您给的内容详细介绍了平均绝对误差的概念、计算方法、应用场景以及与均方误差和均方根误差的比比kan。下面 我将基于这些个信息，给出一个geng完整的示例，展示怎么用Python和sklearn库来计算MAE，并轻巧松介绍怎么用MSE和RMSE嗯。

python from sklearn.metrics import meanabsoluteerror, meansquarederror import numpy as np

ytrue = np.array ypred = np.array

mae = meanabsoluteerror print

rmse = np.sqrt print

在上面的代码中，我们先说说从sklearn.metrics模块中导入了mean_absolute_error和mean_squared_error函数。然后我们创建了两个numpy数组，分别表示真实实值y_true和预测值y_pred。用mean_absolute_error函数计算了MAE， mean_squared_error函数计算了MSE，再说说MSE的平方根得到RMSE。

在实际应用中，你Neng不同模型的性Neng。MAE、 MSE和RMSEdou是常用的评估指标，但的性Neng。比方说当数据中存在较巨大的异常值时MAE兴许是一个geng优良的选择，基本上原因是它对异常值的敏感性较矮小。而MSE和RMSE在处理异常值时兴许会给出过高大的误差值，所以呢在这些个情况下MAE兴许geng鲁棒。