机器学习中平均绝对误差mae的解释说明，并且说明优点

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是机器学习中常用的回归评估指标之一，用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差大小。具体来说，MAE是预测值与真实值的差的绝对值的平均值。

MAE的优点是它对异常值不敏感，因为它只考虑了误差的绝对值，而不是误差的平方。这意味着在存在异常值的情况下，MAE可以更好地反映模型的实际性能。此外，MAE的计算简单易懂，易于解释和比较，因此在实际应用中得到广泛的使用。