在机器学习中，均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）是两种常用的评估模型性能的指标。它们都是衡量预测值与真实值之间差异的度量，但它们的计算方式和应用场景有所不同。
1. 均方误差（MSE）：
MSE是一种基于平方误差的评估指标，它考虑了预测值与真实值之间的差异大小。MSE越小，说明模型对数据的拟合程度越好，预测结果越准确。然而，MSE并不是越低越好，因为过低的MSE可能意味着模型过于保守，无法捕捉到数据中的复杂模式。因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据集的特点来选择合适的MSE值。
2. 平均绝对误差（MAE）：
MAE是一种基于绝对误差的评估指标，它只考虑了预测值与真实值之间的正负差异。MAE越小，说明模型对数据的拟合程度越好，预测结果越准确。MAE相对于MSE来说，更注重预测值与真实值之间的绝对差异，因此在处理异常值或离群点时，MAE可能会受到更大的影响。因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据集的特点来选择合适的MAE值。
总之，MSE和MAE都是衡量模型性能的重要指标，但它们各有优缺点。在实际应用中，需要根据具体问题和数据集的特点来选择合适的评估指标。同时，还需要考虑其他因素，如模型复杂度、计算资源等，以确保模型在实际应用中的性能。
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