【平均绝对误差的介绍】在统计学和机器学习中，评估模型预测结果与实际值之间的差异是十分重要的。平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）是一种常用的评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对偏差。它简单直观，能够反映模型的整体预测误差水平。
MAE 的计算方式为：对所有样本的预测值与真实值之差的绝对值求平均。其优点在于对异常值不敏感，且单位与目标变量一致，便于解释。然而，MAE 不具备可导性，在优化过程中不如均方误差（MSE）常用。
以下是对平均绝对误差的基本概念、计算方法和特点的总结：
| 项目 | 内容 | ||
| 中文名称 | 平均绝对误差 | ||
| 英文名称 | Mean Absolute Error | ||
| 定义 | 预测值与真实值之间绝对差的平均值 | ||
| 公式 | $ \text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} | y_i - \hat{y}_i | $ |
| 单位 | 与目标变量相同 | ||
| 特点 | 简单易懂、对异常值不敏感、不可导 | ||
| 应用场景 | 回归问题、模型性能评估 | ||
| 优点 | 直观、易于解释、稳健性强 | ||
| 缺点 | 不适合梯度下降优化、不能反映误差方向 |
通过使用 MAE，可以快速了解模型的预测准确程度，尤其适用于对误差大小有明确要求的实际应用场景。在实际分析中，通常会结合其他指标如均方误差（MSE）、R² 等进行综合评估，以获得更全面的模型表现信息。
