你说的是线性回归吗？
对线性回归，粗略地说，R Square表示被模型解释的方差与原始数据总方差之比，越高说明模型解释能力越强。但是，R Square并不是越高越好，因为引入的变量越多，R Square就会越高，但并不表示模型就越好。通常80%+的R Square可以认为拟合比较好了。并且通常用Adjusted R Square来替代传统R Square。你随便找本讲线性回归的书上都有。