决定系数越大，说明模型能够解释因变量的更多变异性，即模型的预测性能越好。
然而，并不是说决定系数越大就一定越好。
当决定系数接近1时，说明模型能够很好地拟合数据，预测能力较强。
这样的模型通常可以用于预测和解释因变量的变化。
然而，决定系数越大也可能意味着过度拟合数据，即模型过于复杂且过度依赖于样本的特定特征。
这种情况下，模型在新的数据上的预测能力可能会下降。
另一方面，当决定系数接近0时，说明模型无法解释因变量的大部分变异性，预测能力较差。
这种情况下，需要重新考虑模型的特征选择、数据清洗或者模型的改进。
因此，决定系数越大并不一定越好，需要根据具体情况进行综合评估。
在选择模型时，除了决定系数，还应该考虑模型的解释能力、过拟合程度、误差分析等因素。