在机器学习和数据科学领域，尤其是在回归任务中，准确地评估模型性能至关重要。均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）是其中最为常用且直观的两种指标。它们不仅仅是简单的数字，更是理解模型预测能力、指导模型优化方向的关键。本文将围绕“是什么、为什么、哪里、多少、如何、怎么”等核心疑问，对RMSE和MAE进行深入剖析，旨在提供一份详细、具体的实践指南。
一、是什么？
RMSE – 均方根误差
RMSE，全称为Root Mean Squared Error，即均方根误差。它是对模型预测值与实际值之间误差的平方的均值再开方。其单位与目标变量的单位相同。
- 定义： 衡量预测值与真实值之间偏差的度量。它通过对误差项（预测值减去真实值）进行平方，然后求平均，最后开方得到。
- 公式：
RMSE =
