两个模型比较，A模型RMSE更大但是MAE更低

在比较两个模型时，我们可以使用不同的评价指标来得出不同的结论。如果A模型的RMSE更大，但MAE更低，说明A模型对于绝对误差的处理能力比较好，但对于平方误差的处理能力不如另一个模型。这种情况可能是因为A模型在处理偏差较小的样本时表现较好，但在处理偏差较大的样本时表现不如其他模型，因此需要根据具体情况进行综合评估。如果我们更关注较大偏差的样本，可能会倾向于选择另一个模型，如果我们更关注整体的预测误差，可能会倾向于选择A模型。

相关问题

两个模型比较，RMSE大但是MAE小怎么选择

如果RMSE大但是MAE小，这意味着模型对于大部分数据的预测是比较准确的，但是对于少量的数据预测误差比较大。在这种情况下，可以根据具体情况进行选择。

如果你更关注模型对于整体数据的拟合效果，可以选择RMSE较小的模型。如果你更关注模型对于少量数据的拟合效果，可以选择MAE较小的模型。另外，还需要考虑模型的应用场景和数据分布情况等因素，选择最适合自己需求的模型。