Logit模型和Probit模型通常用于处理二元分类问题，即因变量只有两种可能的结果（如成功/失败、存活/死亡）。在评估这两个模型时，确实不能直接使用传统的R^2统计量，因为它是为线性回归设计的。但在Logit或Probit这类非线性模型中，可以采用伪R^2 (pseudo-R^2)来评价模型拟合度。
有几种常用的伪R^2计算方法：
1. **Cox & Snell R^2**：基于似然比检验。
2. **Nagelkerke R^2**：是Cox & Snell R^2的修正版，可以达到0到1之间。
3. **McFadden’s R^2**：是最常用的伪R^2之一，通过比较完全模型和仅包含截距项的空模型的对数似然值来计算。
然而，伪R^2往往较低，不像线性回归中的R^2可能接近1。它主要用于模型间的对比，而不是绝对拟合度的标准。
你提到预测效果非常好（"0"正确率为92%，"1"为100%），这是评估分类模型的另一种重要方法：**准确率、精确率、召回率和F1分数**等指标。特别是在分类不均衡的情况下，仅看整体准确率可能误导结果，因为模型可能会偏向预测多数类别。
- **混淆矩阵**可以清晰地显示分类结果，包括真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）和假阴性（FN）。
- **精确率 = TP / (TP + FP)** 表示被模型预测为正例中真正是正例的比例。
- **召回率 = TP / (TP + FN)** 衡量所有实际正例中有多少被正确地识别出来。
**F1分数**是精确率和召回率的调和平均，适用于评估分类器在不平衡数据集上的性能。在Logit和Probit模型中，这些指标往往比伪R^2更直观且直接反映预测效果。
最后，**ROC曲线和AUC（曲线下面积）**也是非常重要的评价标准。AUC值越接近1，表示模型的分类能力越好，可以区分正例与负例的能力越强。
总的来说，在评估Logit或Probit模型时，伪R^2、准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线都是重要指标，应综合考虑这些信息以全面评价模型性能。
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