线性回归中的R²平方值 📊📈

在数据分析和统计学中，线性回归是一种非常常见的模型，用来分析两个变量之间的关系。当我们讨论线性回归时，R²（也称为决定系数）是一个关键指标，它能帮助我们理解模型的解释能力。简单来说，R²值能够告诉我们自变量能多大程度上解释因变量的变化。

当我们在进行线性拟合时，R²值通常介于0到1之间。一个接近1的R²值表示模型能够很好地解释数据点的变化；相反，如果R²值接近0，则说明模型可能没有很好地捕捉到数据之间的关系。因此，在评估线性回归模型的有效性时，R²是一个非常有用的工具。通过计算R²值，我们可以量化模型的拟合优度，进而做出更准确的预测和决策。🚀🔍

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