解读“平均绝对误差（MAE）”Python实现

解读“平均绝对误差（MAE）”Python实现

在机器学习和深度学习领域中，我们经常会用到各种误差指标来评估预测结果的精度。其中一个比较常见的指标就是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它表示模型预测值与样本真实值之间距离的平均值。下面我们来学习一下如何在Python中实现MAE。

MAE的数学公式如下所示：

MAE=1n∑i=1n∣yi−y^i∣ MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i| MAE=</