它表示了模型对因变量的变异程度解释的比例。
R2的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的预测能力越好。
R2的意义在于它可以帮助我们了解模型对数据的拟合程度。
当R2接近1时，说明模型能够很好地解释因变量的变异，拟合程度较好。
而当R2较接近0时，说明模型无法解释因变量的变异，拟合程度较差。
此外，R2还可以与其他模型进行比较，选择最佳的模型来进行预测或解释因变量。
要注意的是，R2并不是绝对可靠的指标，它只能提供一个总体拟合的估计。
因此，在使用R2时，还需要综合考虑其他的统计指标和经验判断来评估模型的可靠性和准确性。