基准模型的平均绝对误差

基准模型的平均绝对误差
基准模型的平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）指的是误差绝对值的平均值，可以准确反映实际预测误差的大小。

MAE评估的是真实值和预测值的偏离程度，即预测误差的实际大小。

MAE值越小，说明模型质量越好，预测越准确。

在计算MAE时，需要先获取基准模型在不同数据上的预测值和真实值，然后计算每个数据点的误差绝对值，最后将所有误差绝对值的平均值作为MAE的结果。

MAE是一种简单且常用的回归模型评估指标，但在实际应用中，还需要考虑其他因素，如数据分布、模型复杂度等。