什么是平均绝对误差（MAE）

什么是平均绝对误差（MAE）

平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）是一种用于衡量预测模型在连续性数据上的预测精度的指标。它衡量了预测值与真实值之间的平均绝对差异，表示预测值与真实值之间的平均偏差程度。MAE是回归任务中常用的性能评估指标之一。

具体来说，MAE的计算方法是将所有预测误差的绝对值求和，然后取这些绝对值的平均值。公式如下：

MAE的值越小，说明模型的预测精度越高。MAE的优点是它对异常值不敏感，因为它使用的是绝对值而不是平方值，这使得它在处理数据中的异常值时更为稳健。

总结来说，平均绝对误差（MAE）是一种衡量预测值与真实值之间平均绝对差异的指标，广泛应用于回归任务中，用于评估模型的预测精度。