它的取值范围从0到1，更接近1表示模型对数据的拟合程度越好。
计算r2的方法是通过比较观察值和模型预测值之间的差异来衡量模型拟合程度的好坏。
具体而言，计算r2是将预测值与实际值的平方差的总和除以实际值与均值的平方差的总和。
简单来说，决定系数r2代表了模型能够解释实际变量变异性的比例。
例如，如果r2=0.8，意味着模型可以解释80%的总变异性，而剩下的20%可能是由于其他未考虑的因素引起的。
综上所述，决定系数r2是用来衡量线性回归模型拟合程度的指标，它反映了模型能够解释实际变量变异性的比例。
计算r2是通过比较预测值与实际值之间的差异来得出的。