在数据分析的旅程中，线性回归是一个不可或缺的工具 🛠️。它帮助我们理解变量之间的关系，并预测未来趋势。然而，在构建模型时，一个重要的指标就是R²（决定系数），它能告诉我们模型解释了多少数据的变异性 🎯。

简单来说，R² 的值介于 0 和 1 之间。接近 1 表示模型很好地拟合了数据，而接近 0 则说明模型的表现较差 🧮。例如，如果你的 R² 值是 0.85，这意味着你的模型可以解释 85% 的数据变异，剩下 15% 可能由其他因素导致 💡。

但需要注意的是，高 R² 并不一定意味着完美模型！过高的 R² 有时可能是由于过度拟合造成的，所以结合实际场景和交叉验证才是关键 🚧。掌握 R² 的使用方法，就像拥有了分析数据的魔法钥匙 🔑，让你的数据故事更加精彩！

数据分析 线性回归 R²