在Python建模中，判定系数（R-squared）是一个常用的统计量，用于衡量模型的拟合优度。判定系数通常在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。
以下是可能会影响判定系数变化的一些因素：
样本大小：样本大小对判定系数的影响是比较显著的。当样本数量较少时，模型无法充分地拟合数据，从而导致判定系数较低。而当样本数量较大时，模型可以更好地拟合数据，从而使得判定系数更高。
模型复杂度：模型的复杂度也会影响判定系数。如果模型的复杂度较高，可能会过度拟合数据，导致判定系数下降。而如果模型的复杂度较低，可能会欠拟合数据，同样也会导致判定系数下降。
数据质量：数据质量对判定系数的影响也是非常关键的。如果数据质量较差，可能会误导模型的拟合结果，从而导致判定系数下降。
特征选择：特征选择也会影响判定系数。如果选择的特征与目标变量相关性较低，可能会导致模型的拟合效果较差，从而影响判定系数。
目标变量与解释变量之间的关系：目标变量与解释变量之间的关系也会影响判定系数。如果目标变量与解释变量之间的相关性较高，那么模型的拟合效果可能会更好，从而使得判定系数更高。
总之，要想提高模型的判定系数，需要注意以下几点：选择合适的模型、调整模型复杂度、提高数据质量、选择合适的特征、以及了解目标变量与解释变量之间的关系等。