在讨论可决系数 \( R^2 \) 时，以下是对各个选项的分析：

1. **选项 A**：
- **正确**。
- 可决系数 \( R^2 \) 确实定义为被回归方程已经解释的变差（回归平方和）与总变差（总平方和）的比值。具体来说，\( R^2 = 1 - \frac{\text{残差平方和}}{\text{总平方和}} \)，它表示模型解释的方差占总方差的比例。

2. **选项 B**：
- **正确**。
- \( R^2 \) 的值范围是 0 到 1 之间。0 表示模型没有解释能力，而 1 表示模型能够完美解释所有的变异。

3. **选项 C**：
- **正确**。
- \( R^2 \) 是对回归模型对样本观测值拟合优劣程度的一种描述。较高的 \( R^2 \) 表示模型拟合较好，能解释更大比例的方差。

4. **选项 D**：
- **错误**。
- \( R^2 \) 的大小通常会受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。增加解释变量会导致 \( R^2 \) 不减小（甚至增大），即便所增加的变量不显著地解释更多的变异。因此，有时候使用调整后的 \( R^2 \) 来纠正由于增加不必要的解释变量所导致的偏高现象。

综上所述，正确的答案是：A, B, C。