Python是一種常用的編程語言，具有簡單、易學、應用廣泛等特點。在數據分析和機器學習領域，Python也受到了廣泛的應用。當我們對某個模型進行回歸分析時，其預測效果的好壞可以通過R-squared值進行評估。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# 構建數據
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])
# 訓練模型
model = LinearRegression().fit(X, y)
# 預測值
y_pred = model.predict(X)
# R-squared值
r2 = r2_score(y, y_pred)
print('R-squared值為：', r2)

上述代碼中，我們使用sklearn庫中的LinearRegression方法構建了線性回歸模型，然后使用該模型進行預測，得出預測值。之后使用r2_score函數計算R-squared值，并將其輸出。

總之，Python是一種十分優秀的編程語言，受到了眾多應用領域的歡迎。在回歸分析的使用中，我們可以輕松計算出R-squared值，對模型的效果進行評估。