r²

r²（决定系数）是回归分析中衡量模型预测能力与真实值拟合程度的统计指标，常用于评估机器学习模型的性能。近期多篇研究将其用作模型效果的关键度量，但也引发了对该指标局限性的讨论。

r²近期进展

当前焦点与观察点

研究者普遍认为，r²虽能直观反映模型解释力，但在高变异数据或非线性关系中可能失真。当前焦点在于如何将r²与其他指标（如MAE、RMSE）结合，避免单一指标误导模型选择。此外，在特定领域如时间序列预测和计算生物学中，学者正尝试开发更鲁棒的替代拟合优度测量，以弥补r²的不足。