在统计学中，R2（决定系数）是衡量线性回归模型拟合优度的一个指标，它表示因变量变异中有多少可以被模型解释。R2的取值范围在0到1之间，值越接近1表示模型拟合得越好。
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通常，以下标准可以用来判断R2的大小与拟合优度的关系：
R2 = 0：模型无法解释任何因变量的变异。
R2 = 0.3：模型解释了因变量变异的30%，拟合效果一般。
R2 = 0.5：模型解释了因变量变异的50%，拟合效果中等。
R2 = 0.7：模型解释了因变量变异的70%，拟合效果较好。
R2 = 0.8：模型解释了因变量变异的80%，拟合效果非常好。
R2 = 0.9：模型解释了因变量变异的90%，拟合效果极好。
因此，没有固定的阈值来定义“线性拟合好”，但一般来说，R2大于0.7可以认为是一个相对较好的拟合。当然，这也要结合具体的研究领域和实际需求来评估。在某些情况下，即使是R2接近0.8或0.9，也可能由于过拟合而不适用于预测新数据。
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