【判断题】多元线性回归中,可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查对多元线性回归模型中拟合优度评价标准的理解，特别是对可决系数（R²）局限性的认识。

关键思路：

1. 可决系数（R²）的作用：衡量模型对因变量的解释程度，值越大拟合越好。
2. 局限性：R²会随着模型中自变量数量的增加而非递减，可能导致过度拟合。
3. 更优标准：需结合调整后的可决系数（Adjusted R²）或信息准则（如AIC、BIC），这些指标能平衡模型复杂度与拟合效果。

破题关键：明确“最佳标准”需兼顾拟合效果与模型简洁性，而R²本身无法避免变量冗余问题。

多元线性回归中评价模型拟合优度的标准：

1. 可决系数（R²）：反映模型对数据的拟合程度，但无法防止模型过拟合。
   • 例如：加入无关自变量会提高R²，但实际预测能力可能下降。
2. 调整后的可决系数（Adjusted R²）：对R²进行修正，惩罚自变量数量增加，能更客观反映模型效果。
3. 信息准则（AIC、BIC）：综合拟合优度和模型复杂度，自动平衡变量选择，避免过度拟合。

结论：可决系数并非“最佳”标准，需结合其他指标，因此题目说法错误。