R2スコアは、0から1の範囲で値を取ります。1に近いほどモデルの予測が正確であり、0に近いほど予測が不正確です。具体的には、R2スコアは以下のように定義されます。
R2 = 1 - (SSR / SST)
ここで、SSRは残差の平方和（Sum of Squares of Residuals）であり、SSTは総変動の平方和（Total Sum of Squares）です。SSRはモデルがデータにどれだけ適合しているかを示し、SSTは実測値の変動の大きさを表します。
R2スコアが1に近い場合、モデルはデータの変動のほとんどを説明できていることを意味します。一方、R2スコアが0に近い場合、モデルはデータの変動をほとんど説明できていないことを意味します。
R2スコアの解釈には注意が必要です。モデルの予測精度を完全に示すものではなく、他の評価指標や実務的な考慮事項も考慮する必要があります。例えば、データセットの特性やモデルの目的によって、R2スコアのしきい値や評価基準が異なる場合があります。
以上がR2スコアの評価指標とその解釈方法の概要です。この指標を使用して、回帰分析モデルの性能を客観的に評価することができます。