判定系数，又称决定系数，是统计学中衡量回归模型拟合优度的一个重要指标。它反映了因变量变异中由自变量解释的部分所占的比例。判定系数的计算公式如下：
\[ R^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2} \]
其中：
- \( R^2 \) 表示判定系数；
- \( y_i \) 表示第 \( i \) 个观测值；
- \( \hat{y}_i \) 表示根据回归模型预测的第 \( i \) 个观测值；
- \( \bar{y} \) 表示因变量的平均值；
- \( n \) 表示观测值的数量。
判定系数的取值范围在0到1之间，值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好，即模型能够更好地解释因变量的变异。
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