一般来说，R-Squared 越大，表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R-Squared 必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。单独看 R-Squared，并不能推断出增加的特征是否有意义。通常来说，增加一个特征特征，R-Squared 可能变大也可能保持不变，两者不一定呈正相关。Adjusted R-Squared 抵消样本数量对 R-Squared 的影响，做到了真正的 0~1，越大越好。增加一个特征变量，如果这个特征有意义，Adjusted R-Square 就会增大，若这个特征是冗余特征，Adjusted R-Squared 就会减小。题二在一个线性回归问题中，我们使用 R 平方来判断拟合度。
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