介绍评价指标MSE、RMSE、MAE

MSE（Mean Squared Error）均方误差，RMSE（Root Mean Squared Error）均方根误差和MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差是评价模型预测精度的常用指标。

MSE是预测值与真实值之差的平方的平均值，该指标越小，说明模型预测的结果越接近真实值。但是，MSE对异常值比较敏感，因为误差被平方后会被放大。

RMSE是MSE的平方根，它具有和MSE相同的优点和缺点，但是RMSE的单位和真实值相同，更容易理解。

MAE是预测值与真实值之差的绝对值的平均值，它对异常值不敏感，因为误差没有被平方。MAE越小，说明模型预测的结果越接近真实值。

综合来看，MSE和RMSE更适合用于评价模型的精度，而MAE更适合用于对模型的解释和可解释性进行评价。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的评价指标。