多元线性回归中,拟合优度[1]是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。A. 正确B. 错误

多元线性回归中，拟合优度（通常用R²表示）是衡量模型拟合数据好坏的一个指标，它表示模型解释的变异占总变异的比例。然而，R²并不是评价模型拟合优度好坏的唯一标准，它可能受到模型中自变量数量的影响，即模型中自变量越多，R²通常会越高，但这并不意味着模型的预测能力更强。因此，评价模型拟合优度好坏时，还需要考虑其他因素，如调整后的R²、AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）等。