MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）和 MSE（Mean Squared Error，均方误差）

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）和 MSE（Mean Squared Error，均方误差）是常用的回归任务中用于评估模型性能的两种误差度量指标。

1. MAE (平均绝对误差)：

MAE 计算的是预测值与真实值之间的绝对差值的平均数，公式如下：

解释：
MAE 衡量的是预测值与真实值之间的平均差异，越小表示模型预测越准确。它的单位与目标值的单位相同，因此可以直接与数据的实际量纲进行比较。

你的结果：
MAE = 521.69，表示模型的预测值和真实值之间的平均误差是 521.69 个单位。

2. MSE (均方误差)：

MSE 计算的是预测值与真实值之间差值的平方的平均数，公式如下：

解释：
MSE 衡量的是预测误差的平方平均，越小表示模型预测越准确。由于它是平方差，MSE 对较大的错误（误差较大的预测）有更大的惩罚作用，特别适合用于关注较大误差的情况。

你的结果：
MSE = 1244275.79，表示所有预测误差的平方平均值是 1244275.79 个单位的平方。由于是平方数，MSE 的数值通常会比 MAE 大得多。

总结：

• MAE 对每个预测误差的惩罚是线性的，简单易懂，适合直观的误差分析。
• MSE 对较大的误差给予更大的惩罚，因此如果你对大误差更为关注（例如，错误的预测对结果的影响较大），MSE 会更加敏感。

在实际应用中，两者的选择取决于任务和对误差的容忍度。如果你希望平衡大误差和小误差，MAE 是一个更直观的选择；如果你更关心大误差的修正，MSE 会是一个更合适的指标。