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R:为什么当预测模型的MASE是NaN时，它是指什么？

当预测模型的MASE（Mean Absolute Scaled Error）为NaN时，表示模型的预测误差无法计算或无法比较。

MASE是一种用于评估时间序列预测模型性能的指标，它通过计算模型的平均绝对误差（MAE）与基准模型的MAE之比来衡量模型的准确性。基准模型通常是一个简单的预测方法，如平均值或移动平均。

当MASE的分母为0时，即基准模型的MAE为0，意味着基准模型完全准确，此时MASE的值为NaN。这种情况可能发生在以下情况下：

  1. 数据集中的所有观测值都相同，导致基准模型的预测与实际值完全一致。
  2. 数据集中的所有观测值都为0，导致基准模型的预测为0，与实际值完全一致。

在这种情况下，MASE无法提供有意义的比较，因为模型的预测误差无法与基准模型进行比较。

对于解决这个问题，可以考虑以下方法：

  1. 检查数据集是否存在异常情况，如所有观测值相同或全为0的情况。
  2. 考虑使用其他评估指标来评估模型的性能，如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）。
  3. 调整模型或数据预处理方法，以避免出现MASE为NaN的情况。

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选择正确的错误度量标准：MAPE与sMAPE的优缺点

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『为金融数据打标签』「1. 三隔栏方法」

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