它可以表示因变量的变异性中被模型解释的部分的比例。
R2的取值范围在0和1之间，越接近1表示模型对数据的拟合越好，越接近0表示模型对数据的解释能力较差。
具体来说，R2可以表示模型所解释的因变量的变异性占总变异性的比例。
当R2为1时，表示模型能够完全解释因变量的变异性，即所有的数据点都可以通过该模型进行准确预测；当R2为0时，表示模型无法解释因变量的变异性，即模型对数据的预测效果等同于随机猜测。
R2的值还可以用来比较不同模型的优劣，较高的R2值表示该模型相对较好地拟合了数据。
但需要注意的是，R2并不能确定一个模型是否是最佳模型，它只是一个评估指标，模型的选择还需要综合考虑其他因素。