平均绝对误差（MAE）平均平方误差（MSE）均方根误差（RMSE）

这是一个有关误差衡量的问题。

平均绝对误差（MAE）是误差的绝对值的平均值，用来衡量预测值和实际值之间的平均差距，其计算公式为：MAE = 1/n * ∑|y_pred - y_true|。

平均平方误差（MSE）是误差的平方的平均值，用来衡量预测值和实际值之间的平均偏差，其计算公式为：MSE = 1/n * ∑(y_pred - y_true)^2。

均方根误差（RMSE）是MSE的平方根，用来衡量预测值和实际值之间的平均偏差，其计算公式为：RMSE = sqrt(1/n * ∑(y_pred - y_true)^2)。

这三种误差衡量方法在机器学习和深度学习中经常被用来评估模型的性能。其中，MAE越小，表示模型的预测误差越小；MSE和RMSE越小，表示模型的预测精度越高。