增加无关特征会使 $R^2$ 降低
$R^2$是衡量模型对数据拟合优度的常用指标;在含截距的普通最小二乘模型对训练集拟合时,通常取值范围为[0,1]
$R^2$可以用于比较不同数据集上模型的优劣
$R^2$越接近0,模型拟合越好
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