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從應(yīng)用上來(lái)講，R2可以理解成為回歸方程的解釋度，也就是因變量y的變化有多少百分比是可以由自變量的變化來(lái)解釋的。

但是R2有一個(gè)非常不好的特征，就是只要加多自變量，自變量對(duì)因變量變化的解釋程度一定是隨之增加的，所以會(huì)造成一種越多自變量越好的錯(cuò)覺(jué)。

因此引入了調(diào)整R2的概念。主要是在R2的基礎(chǔ)上，加上對(duì)變量數(shù)量的調(diào)整，這樣就避免了只要自變量數(shù)量增加，自變量對(duì)因變量的解釋程度就增加的這種不合理的現(xiàn)象。

所以一般使用時(shí)候，我們更關(guān)注調(diào)整R2，但是R2也有一定參考意義，比如R2和調(diào)整R2差距過(guò)大，一般就說(shuō)明了我們使用不恰當(dāng)?shù)淖兞俊?/p>

當(dāng)然模型的解讀并不能只依賴(lài)單一指標(biāo)，我們還可以參考均方誤差、殘差分析、ROC、F值等模型評(píng)估指標(biāo)。