标题：理解R2：线性回归中的决定系数

在统计学和机器学习领域，线性回归是一种用于预测连续型变量的常用方法。当我们使用线性回归模型进行预测时，我们经常需要评估模型的性能。其中一种常用的指标是R2（读作“R平方”），也被称为决定系数。

R2衡量的是模型解释的变异占总变异的比例。简单来说，它表示了模型对数据拟合的好坏程度。R2的取值范围在0到1之间，数值越接近1，表示模型拟合的效果越好；数值越接近0，则表示模型拟合效果较差。

具体而言，R2通过比较模型预测值与实际观测值之间的差异来计算。如果模型预测值与实际观测值完全吻合，那么R2将等于1。相反，如果模型预测值与实际观测值之间没有关系，那么R2将接近于0。

然而，值得注意的是，R2也有其局限性。例如，在某些情况下，增加更多的自变量可能会导致R2值增加，即使这些自变量实际上并没有显著改善模型的预测能力。因此，在评估模型时，除了R2之外，还应该考虑其他指标，如调整后的R2、均方误差等。

总的来说，R2是一个非常有用的工具，可以帮助我们了解线性回归模型的性能。然而，我们也需要注意它的局限性，并结合其他评估指标来全面评估模型的质量。