机器算法验证 - 解释疏浚的输出 - 吾爱随笔录

我第一次在 R 中运行 GLM，但不知道如何解释结果。这是输入：

global.modelAcar <- lm(Acar ~ logNutrientsc*logNDSc*logNNNc, data = dat)
summary(global.modelAcar)
options(na.action=na.fail)
MAcar <- dredge(global.modelAcar)
MAcar

这是结果的前几行：

Global model call: lm(formula = Acar ~ logNutrientsc * logNDSc * logNNNc, data = dat)
---
Model selection table 
        (Int)     lND      lNN      lgN  ... lND:lNN:lgN df  logLik AICc delta weight
2   2.159e-17 -0.2590                    ...              3 -26.445 59.6  0.00  0.214
3   1.682e-17         -0.25420           ...              3 -26.497 59.7  0.10  0.203
1   7.778e-18                            ...              2 -27.799 59.9  0.36  0.179
5   1.220e-17                  -0.16580  ...              3 -27.256 61.2  1.62  0.095
6   2.249e-17 -0.2295          -0.09269  ...              4 -26.283 61.7  2.17  0.072

问题：我知道模型 2 是最好的模型，并且表明 lND 对多样性有负面影响。第二好的模型显示 lNN 具有负面影响。没有价值意味着没有效果。AIC 值表明这些模型的信息量不是很大。这种解释是正确的还是我遗漏了什么？