mt202报文解析（mt202报文模板）

在Keras中，Mean Absolute Error (

) 是一种常用的回归损失函数，它计算预测值与真实值之间的绝对误差的平均值[^1]。以下是如何在Keras模型中使用

的例子：

 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.losses import mean_absolute_error  # 创建一个简单的线性模型 model = Sequential() model.add(Dense(1, input_dim=1))  # 设置优化器和损失函数为 MAE model.compile(optimizer='adam', loss=mean_absolute_error)  # 假设我们有输入数据 `x` 和对应的标签 `y_true` x = ... # 输入特征 y_true = ... # 真实值  # 训练模型 model.fit(x, y_true, epochs=100) 

的好处在于，相比于均方误差(MSE)，它对异常值更不敏感，因为它只关心预测值和真实值之间的绝对差异，而不是平方差。当数据中存在离群点时，

可能会给出更稳定的性能评估。

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