来自Statsmodels的R2

是一个统计学术语，用于衡量回归模型的拟合优度。R2（R-squared）也被称为决定系数，它表示因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。

R2的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合程度越好，说明自变量能够解释因变量的变异性较多。而接近0则表示模型对数据的拟合程度较差，自变量对因变量的解释能力较弱。

R2的计算公式为：R2 = 1 - (SSR / SST)，其中SSR为残差平方和（Sum of Squares Residual），表示模型预测值与实际观测值之间的差异的平方和；SST为总平方和（Sum of Squares Total），表示因变量与其均值之间的差异的平方和。

R2在回归分析中具有重要的作用，它可以帮助我们评估模型的拟合程度，并判断自变量对因变量的解释能力。在实际应用中，R2常被用于比较不同模型的拟合优度，选择最佳的模型。

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