在评估回归模型的性能时，一个关键的统计量是可决系数，它揭示了模型解释数据变异性的能力。简单来说，可决系数是回归模型预测值的平方和（RSS，即残差平方和）与总观测值变异性的平方和（TSS，即总变差）之间的比例。这个比例越高，表明模型对数据的拟合程度越好，解释的变异性越大。

可决系数的作用在于衡量模型预测的准确性和有效性，它在0到1之间，接近1表示模型的预测效果接近完美，接近0则表示模型的解释力较弱。因此，当我们挑选或比较不同的回归模型时，一个高可决系数通常意味着我们选择了更优的模型，它能更有效地捕捉数据的内在规律和趋势。

总结来说，可决系数是评价回归模型预测能力的重要指标，它直观地展示了模型在实际应用中对数据解释的效率和精度。通过这个指标，我们可以对模型的性能有一个清晰的认识，从而做出更明智的决策。