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R2是一种用于衡量统计模型拟合优度的指标，也称为决定系数。它表示因变量的变异程度能够被自变量解释的比例。R2的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的解释能力越强。

在统计学和机器学习中，我们经常使用R2来评估模型的拟合程度。R2的计算方法是将模型预测的总平方和与实际观测值的总平方和进行比较。

具体来说，R2可以通过以下公式计算：

R2 = 1 - (SSR / SST)

其中，SSR表示模型预测值与实际观测值的差异平方和，SST表示实际观测值与其均值的差异平方和。

R2的解释可以理解为模型能够解释因变量变异的百分比。例如，如果R2为0.8，意味着模型能够解释因变量变异的80%。换句话说，模型解释了80%的数据波动，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只能用于线性回归模型或者是具有线性关系的模型。当模型存在非线性关系时，R2可能会低估模型的拟合程度。其次，R2不能用于比较不同类型的模型，因为不同模型的R2计算方法可能不同。

此外，R2还受到样本大小和自变量个数的影响。当样本大小较小或者自变量个数较多时，R2可能会偏高或偏低。为了解决这个问题，一些修正的R2指标被提出，如调整后的R2（Adjusted R2）。

总而言之，R2是一种常用的评估模型拟合优度的指标，它能够衡量模型对数据的解释能力。然而，我们也需要注意R2的局限性，并结合其他指标来全面评估模型的性能。

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