然而，在实际应用中，为了更准确地反映数据的偏差情况，人们往往使用另一种更为精确的度量方式——平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）。这种度量方法通过取每个误差值的绝对值后再求平均数，避免了正负误差相互抵消的问题，因此能够更好地描述模型的整体表现。
此外，还有其他一些类似的指标，如均方误差（Mean Squared Error, MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE），它们分别通过对误差平方后求平均或开平方根来进一步强调较大误差的影响。
总之，在选择合适的误差度量标准时，需要根据具体的应用场景以及对结果的要求来进行权衡。无论是哪种形式的平均误差，其核心目的都是为了帮助我们更好地理解并改进预测模型的表现。
