解释最佳子集回归的主要结果

R² 值越高，模型拟合数据的优度越高。R² 始终介于 0% 和 100% 之间。

如果向模型添加其他预测变量，则 R² 会始终增加。例如，最佳的 5 预测变量模型的 R² 始终比最佳的 4 预测变量模型的高。因此，比较相同大小的模型时 R² 最有效。

在想要比较具有不同数量的预测变量的情况下，使用调整的 R²。如果向模型添加预测变量，即使模型没有实际改善，R² 也会始终增加。调整的 R² 值包含模型中的预测变量数，以便帮助您选择正确的模型。

使用预测的 R² 可确定模型对新观测值的响应进行预测的程度。具有较大预测 R² 值的模型的预测能力也较出色。

实质上小于 R² 的预测的 R² 可能表明模型过度拟合。在向总体中添加不太重要的影响项的情况下，可能会发生过度拟合模型。模型针对样本数据而定制，因此可能对于总体预测不太有效。

在比较模型方面，预测的 R² 还可能比调整的 R² 更有效，因为它是用模型计算中未包含的观测值计算得出的。

使用 S 可评估模型描述响应值的程度。使用 S 替代 R² 统计量，以比较不具有常量的模型拟合。

S 以响应变量的单位进行度量，它表示数据值与拟合值的距离。S 值越低，模型描述响应的程度越高。但是，自身低 S 值并不表明模型符合模型假设。您应检查残差图来验证假设。