该怎么对比分析预测模型三类评估指标的MAE、RMSE和R2值，分别评估了预测模型的那些方面，什么效果

MAE（Mean Absolute Error）是评估模型预测误差的指标，它反映了模型预测值与真实值之间的平均绝对误差。MAE越小，模型的预测误差越小，说明模型的预测能力越好。

RMSE（Root Mean Squared Error）也是评估模型预测误差的指标，它反映了模型预测值与真实值之间的平均平方误差的平方根。RMSE越小，说明模型的预测能力越好。

R2值（R-squared）是衡量模型拟合程度的指标，它反映了模型对数据的拟合程度。R2值越接近1，说明模型对数据的拟合程度越好。

通过对比分析这三类评估指标，可以综合评估预测模型的预测能力和拟合程度。同时，这些指标也可以帮助我们了解模型在不同方面的表现，比如MAE和RMSE可以评估模型预测误差，R2值可以评估模型拟合程度。综合来看，这些指标可以帮助我们判断预测模型的效果是否良好。