可决系数（Coefficient of Determination，简称R²）是回归分析中用来衡量模型拟合优度的指标，取值范围为0到1。R²越接近1，表示模型拟合效果越好；R²越接近0，表示模型拟合效果越差。
计算R²的公式为：
R² = 1 - (SS_res / SS_tot)
其中，SS_res是残差平方和，SS_tot是总平方和。
通过计算R²，我们可以对样本数据的拟合优劣进行评估。具体来说，R²越高，说明模型能解释更多的数据变异性，即模型拟合效果越好。反之，如果R²较低，说明模型不能很好地解释数据变异性，即模型拟合效果较差。
计算R²的公式为：
R² = 1 - (SS_res / SS_tot)
其中，SS_res是残差平方和，SS_tot是总平方和。
通过计算R²，我们可以对样本数据的拟合优劣进行评估。具体来说，R²越高，说明模型能解释更多的数据变异性，即模型拟合效果越好。反之，如果R²较低，说明模型不能很好地解释数据变异性，即模型拟合效果较差。
