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在数据分析中，我们经常需要通过回归分析来理解变量之间的关系。回归分析是一种统计方法，用来估计因变量和一个或多个自变量之间的关系。然而，当我们建立回归模型后，如何判断这个模型的好坏呢？这就引出了一个重要概念——拟合优度（Coefficient of Determination）。

🔍 拟合优度是一个评估回归模型与实际数据匹配程度的指标。它通常用符号R²表示，值域在0到1之间。值越接近于1，说明模型对数据的拟合效果越好。例如，如果R²为0.9，则表明模型能够解释因变量90%的变化。

📊 在实际应用中，拟合优度帮助我们了解哪些自变量对因变量的影响最大，以及模型是否足够准确地预测了未来的结果。同时，它也提醒我们注意过拟合的问题，即模型过于复杂以至于捕捉到了数据中的随机波动而非真实趋势。

因此，在进行回归分析时，关注拟合优度是至关重要的。这不仅能帮助我们构建更准确的模型，还能提高预测的可靠性。