均匀绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种用于衡量回归问题中猜测值与实在值之间均匀绝对差异的目标函数。它能够衡量猜测值与实在值之间的均匀误差巨细，具有较好的鲁棒性。下面详细解说 MAE，并供给一个示例代码和公式。

MAE 的核算公式如下：

MAE=1N∑i=1N∣yi−yi∣MAE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left \vert y_i-\hat y_i \right \vert

其中，N 表明样本数量，yiy_i 是实在值，yi\hat y_i 是猜测值。

MAE 的值越小，表明猜测值与实在值之间的均匀差异越小，即猜测的准确性越高。

下面是一个运用 Python 核算 MAE 的示例代码：

import numpy as np
def mean_absolute_error(y_true, y_pred):
    N = len(y_true)
    mae = np.sum(np.abs(y_true - y_pred)) / N
    return mae

在示例代码中，y_true 是一个 NumPy 数组，表明实在值；y_pred 是一个 NumPy 数组，表明猜测值。代码经过求取绝对值差异的均匀值来核算 MAE。

运用示例代码，你能够核算实际问题中的 MAE，对于给定的实在值和猜测值。

当核算均匀绝对误差（MAE）时，能够运用不同的编程语言和库来实现。以下是另一个示例，运用 Scikit-learn 库来核算 MAE。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 示例实在值和猜测值
y_true = [2.5, 1.5, 3.0, 2.1, 3.6]
y_pred = [2.0, 1.8, 2.5, 2.2, 3.2]
# 核算MAE
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)

在这个示例中，y_true 是一个包括实在值的列表，y_pred 是一个包括对应猜测值的列表。经过调用 mean_absolute_error 函数，并传递实在值和猜测值，能够核算出 MAE 的值。

需要留意的是，Scikit-learn 库还供给了其他回归功能衡量的函数，例如均方误差（Mean Squared Error，MSE）、R 平方（R-squared）等，你能够根据需要挑选合适的衡量来评价回归模型的功能。

无论是运用自定义代码仍是运用现有库，核算 MAE 都是一种简略且常用的评价回归模型功能的方法。它衡量了猜测值与实在值之间的均匀差异，能够帮助你评价模型的准确性和精度。