为什么我的模型同时具有低MAE和低R2分数？
低MAE和低R2分数可能是由于模型的拟合能力不足或者存在欠拟合的情况。MAE（Mean Absolute Error）是评估模型预测结果与实际观测值之间平均绝对误差的指标，而R2分数是评估模型对观测数据方差的解释能力。
低MAE表示模型的预测结果与实际观测值之间的平均绝对误差较小，说明模型的预测精度较高。低R2分数表示模型对观测数据方差的解释能力较低，即模型无法很好地拟合数据的变化趋势。
可能的原因包括：
- 模型选择不当：选择的模型可能不适合解决当前的问题，或者模型的复杂度不够，无法捕捉数据中的复杂关系。
- 特征选择不当：模型所使用的特征可能不足以准确预测目标变量，或者特征之间存在较强的相关性，导致模型无法准确捕捉数据的变化。
- 数据质量问题：数据中可能存在异常值、缺失值或者噪声，这些问题会影响模型的预测能力。
- 数据量不足：数据量较少可能导致模型无法充分学习数据的规律，从而影响预测结果的准确性。
针对这种情况，可以尝试以下方法来改进模型的性能：
- 调整模型参数：尝试不同的模型参数组合，选择最优的参数配置，以提高模型的拟合能力。
- 增加特征数量或改进特征选择：考虑增加更多的特征，或者使用特征工程的方法来提取更有信息量的特征，以提高模型的预测能力。
- 数据预处理：对数据进行清洗、去除异常值、填补缺失值等预处理操作，以提高数据的质量。
- 增加数据量：尝试收集更多的数据，以增加模型的训练样本，提高模型的泛化能力。
- 尝试其他模型：考虑尝试其他类型的模型，如集成学习、深度学习等，以提高模型的预测性能。
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