均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE的区别

均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）都是衡量预测值与实际值之间差异的指标，在评估回归模型性能时常用。它们的主要区别在于：

1. **定义**：
- RMSE是计算预测值与真实值之差的平方后求平均，再取平方根。它反映了误差的整体规模，对大偏差给予较大的权重。
- MAE则是直接计算预测值与真实值的绝对差，然后求平均，不考虑偏差的正负。

2. **优点与缺点**：
- RMSE更敏感于大误差：如果预测中有一个大的偏差，RMSE会显著增大，因此在某些情况下可能会过度惩罚模型。
- MAE则相对稳健：它对大误差的影响较小，因为它不区分正负偏差，所以在预测结果接近的情况下，MAE通常是一个更直观的度量。

3. **适用场景**：
- RMSE适用于连续变量，特别是在预测可能存在严重偏差的问题中。
- MAE对于异常值或离群点较为鲁棒，适合于那些偏差比误差更重要，或者极端值影响较大的情况。