Mean Absolute Error o Error Medio Absoluto se define como el valor medio de la suma de los valores absolutos de la diferencia entre los valores predichos y los valores reales:

Aplicándolo a los mismos datos que en el caso anterior tenemos:

...cuyo resultado es 1.
Tenemos esta métrica implementada en sklearn.metrics.mean_absolute_error:
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mean_absolute_error([2, 5, 9], [3, 5, 11])
1.0