在机器学习和统计学中，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种常用的性能度量方法，用于评估模型的预测准确性。与均方误差（MSE）相比，平均绝对误差具有一些独特的特点。

首先，平均绝对误差考虑了每个数据点的误差大小，而不会受到极端异常值的影响。相比之下，均方误差会放大较大误差值的影响，因为它对错误进行平方处理。这意味着在某些情况下，MAE可能更适合对模型性能进行鲁棒性评估。

其次，平均绝对误差的计算相对简单直观，只需将所有绝对误差值相加并取平均值即可得到结果。这使得MAE在实际应用中更易于解释和理解，尤其适用于需要向非技术人员解释模型性能的情况。

另外，平均绝对误差在一些特定领域的应用中更具有优势，例如金融领域或其他需要重点关注误差的行业。由于MAE能够直接反映出实际误差的大小，这使得它成为一种更贴近实际场景的评估指标。

总的来说，平均绝对误差作为一种性能度量方法，具有抗干扰性强、简单直观易解释以及在特定领域具有优势等特点，使其在各种机器学习任务中都发挥着重要的作用。在选择评估指标时，需要根据具体情况权衡不同度量方法的特点，以便更准确地评估模型的性能表现。