样本决定系数为什么能判定拟合优度？

样本决定系数是评估回归模型拟合优度的一个常用指标，范围在0到1之间。
  
它衡量了模型解释因变量变异性的比例，越接近1表示模型拟合优度越好。
  
当样本决定系数接近1时，可以认为模型能够很好地预测因变量的变异性，即模型对数据的拟合效果较好。
  
通过样本决定系数来判定拟合优度的原因是，它可以告诉我们模型解释了多少响应变量的总变化。
  
当样本决定系数接近0时，可以认为模型无法解释响应变量的变异性，即模型的拟合效果较差。
  
换句话说，样本决定系数的值越高，说明模型解释了更多的响应变量的变异性，拟合的越好。
  
因此，样本决定系数是衡量拟合优度的重要指标之一。
  
通过计算样本决定系数，可以对回归模型的拟合效果进行评估，并与其他模型进行比较。
  
在实际应用中，我们可以根据样本决定系数的大小选择最佳的拟合模型，以确保模型能够很好地预测未知数据的变异性。