sklearn.metrics导入MAE

在scikit-learn库中，要导入计算MAE（均方误差）的工具，你需要使用`sklearn.metrics`模块下的`mean_absolute_error()`函数。这个函数用于计算两个数组元素间绝对误差的平均值，通常用于模型评估。

以下是一个简单的例子：

from sklearn import metrics

# 假设你已经有了实际值（y_true）和预测值（y_pred）
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]  # 实际结果列表
y_pred = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5]  # 预测结果列表

mae = metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("Mean Absolute Error (MAE):", mae)

这里的`metrics.mean_absolute_error()`就是你需要使用的函数，它可以直接返回MAE的数值。