R 平方 (R²) 是回归模型和相关分析中使用的统计概念。它提供了数据点与统计模型或线的拟合程度的度量。 R² 系数是 0 到 1 之间的数字，0 表示模型不解释数据中的任何方差，1 表示模型解释数据中的所有方差。
在回归分析中，R² 用于确定一个或多个自变量（模型中使用的变量）可以预测因变量（正在预测的变量）的程度。 R² 为 1 意味着模型解释了因变量中 100% 的方差； R² 越低，模型解释的方差越小。
在机器学习中，R² 通常用于评估分类或回归模型对给定数据集的拟合程度。 R² 越高，解释的方差就越多。
R² 也用于相关分析，它测量两个变量之间的线性关联程度。 R² 高表示变量之间相关性强，而 R² 低表示相关性弱。
R² 可以成为理解数据和评估预测或模型准确性的有用工具，R² 越高通常表明预测更可靠。
