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R2是一種用于衡量統計模型擬合優度的指標，也稱為決定系數。它表示因變量的變異程度能夠被自變量解釋的比例。R2的取值范圍在0到1之間，越接近1表示模型對數據的解釋能力越強。

在統計學和機器學習中，我們經常使用R2來評估模型的擬合程度。R2的計算方法是將模型預測的總平方和與實際觀測值的總平方和進行比較。

具體來說，R2可以通過以下公式計算：

R2 = 1 - (SSR / SST)

其中，SSR表示模型預測值與實際觀測值的差異平方和，SST表示實際觀測值與其均值的差異平方和。

R2的解釋可以理解為模型能夠解釋因變量變異的百分比。例如，如果R2為0.8，意味著模型能夠解釋因變量變異的80%。換句話說，模型解釋了80%的數據波動，剩下的20%可能是由其他因素引起的。

R2有一定的局限性。首先，R2只能用于線性回歸模型或者是具有線性關系的模型。當模型存在非線性關系時，R2可能會低估模型的擬合程度。其次，R2不能用于比較不同類型的模型，因為不同模型的R2計算方法可能不同。

此外，R2還受到樣本大小和自變量個數的影響。當樣本大小較小或者自變量個數較多時，R2可能會偏高或偏低。為了解決這個問題，一些修正的R2指標被提出，如調整后的R2（Adjusted R2）。

總而言之，R2是一種常用的評估模型擬合優度的指標，它能夠衡量模型對數據的解釋能力。然而，我們也需要注意R2的局限性，并結合其他指標來全面評估模型的性能。

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