在评估模型的拟合效果时，R²（决定系数）是一个非常重要的指标。R²值范围在0到1之间，它表示模型对数据变异性的解释程度。具体来说，R²为1意味着模型完美地拟合了数据，所有数据点都落在模型预测的直线上；而R²为0则表示模型无法解释任何数据变异性，预测效果等同于使用数据均值进行预测。
然而，R²值并不能单独决定一个模型的好坏。例如，一个高R²值的模型可能因为过度拟合而失去泛化能力，即在新数据上的表现不佳。此外，R²值受数据量影响较大，数据量越大，R²值倾向于越高，即使模型的解释能力并未显著提升。因此，在比较不同模型或不同数据集的拟合效果时，需要结合其他指标，如调整后的R²（Adjusted R²）、均方误差（MSE）等，进行综合评估。
总之，R²是一个有用的参考指标，但不应作为唯一的标准。在实际应用中，我们需要全面考虑模型的解释能力、泛化能力以及实际问题的需求，才能做出合理的判断。