评估线性回归模型的拟合效果是一个重要的步骤，它可以帮助我们发现模型的优点和缺点，以及是否需要进一步改进。以下是一些常用的方法：
1.决定系数（R_）：决定系数是一个统计学概念，用于衡量回归模型对数据的拟合程度。它的值介于0和1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好。
2.均方误差（MSE）：均方误差是预测值与实际值之间差的平方的平均值。MSE的值越小，表示模型的预测精度越高。
3.均方根误差（RMSE）：均方根误差是MSE的平方根。RMSE的值越小，表示模型的预测精度越高。
4.残差分析：残差是指实际值与预测值之间的差。通过分析残差，我们可以了解模型的拟合效果是否良好。例如，如果残差呈现出随机分布，那么模型的拟合效果可能较好；如果残差呈现出某种规律，那么模型可能存在问题。
5.F检验：F检验是一种统计检验方法，用于检验回归模型中所有的自变量是否都对因变量有显著影响。如果F检验的结果显著，那么说明至少有一个自变量对因变量有显著影响；如果F检验的结果不显著，那么说明所有自变量对因变量的影响都不显著。
6.t检验：t检验是一种统计检验方法，用于检验单个自变量对因变量是否有显著影响。如果t检验的结果显著，那么说明该自变量对因变量有显著影响；如果t检验的结果不显著，那么说明该自变量对因变量的影响不显著。