統計學中的Coefficient of Determination是一個量化預測模型對數據擬合優度的指標。

決定系數的英文為R^2，用于描述自變量與因變量之間的相關性強度。具體來說，這個系數用于表示回歸模型解釋的數據中的變異百分比。它的值在統計學上通常在以下三個層面進行解讀：

決定系數的解釋：

決定系數是衡量模型預測準確性的一種指標。當我們說一個模型的決定系數較高時，意味著該模型能夠很好地解釋響應變量的變化。簡而言之，它表示模型預測的變異中，有多少比例是由自變量引起的。例如，一個決定系數為0.8的模型意味著模型中自變量解釋了響應變量80%的變化。這意味著模型的擬合效果良好，具有較高的預測能力。如果決定系數較低，例如接近零或負值，則表示模型的預測能力有限或模型可能存在嚴重的偏差。通常，一個好的回歸模型應該具有相對較高的決定系數值。在決策分析、風險預測等場景下，它是非常重要的評估工具。此外，決定系數的值通常位于0到1之間，其中越接近1表示模型的擬合效果越好。而具體到各個應用領域中決定系數的應用方式和解釋可能存在差異，因此需要結合實際進行分析和理解。

需要注意的是，決定系數僅僅描述了模型擬合的優劣程度，并不直接反映模型的誤差大小或其他潛在問題。因此，在進行統計分析和建模時，除了決定系數外，還需要綜合考慮其他統計指標和模型假設等因素。