R2是线性回归模型中一个非常重要的评估指标，它表示模型拟合数据的程度。R2值介于0和1之间，越接近1说明模型对数据拟合得越好。在实际应用中，我们经常需要进行R2调整来更精准地评价模型预测效果。

通常情况下，在只有少量自变量时，R2值较高比较容易达到或者偏高；而当自变量数量增多时，R2值也会相应地增加但往往并不意味着模型表现更优秀。这就需要引入“调整后”的R2（AdjustedR-Squared），它考虑了使用的样本大小和自变量数量对误差平方和所做出贡献的影响，并且可以避免过度拟合问题。

因此，在进行线性回归分析时，除了关注简单R²外还要注意调整后的R²值是否适当以及其与其他如残差、统计显著等指标结论一致否；如果不一致需要进一步检验修正回归假设是否成立。正确理解和应用调整后的R²值能够有效提升我们研究结论结果！

但是，在实际应用中，有时候我们会发现预测结果与真实情况存在偏差，这时候就需要调整R2值来提高模型准确性。