关于判定系数 \( R^2 \) 的说法，正确的是 B、C、D。下面是对各个选项的分析：

- **A: 残差平方和越小，R^2越小**
- **错误**。残差平方和是指实际观测值与模型预测值之间的差异的平方和。残差平方和较小意味着模型对数据的拟合较好，因此 \( R^2 \) 应该更大。

- **B: 残差平方和越小，R^2越大**
- **正确**。因为 \( R^2 \) 反映了模型对数据的拟合优度，残差平方和越小，说明模型预测值与实际观测值之间的差异越小，因此 \( R^2 \) 越大。

- **C: \( R^2=1 \) 时，模型与样本观测值完全拟合**
- **正确**。\( R^2 = 1 \) 表示模型的预测值与观测值完全一致，即模型解释了全部的变异。

- **D: \( R^2 \) 越接近于 1，模型的拟合优度越高**
- **正确**。\( R^2 \) 值介于 0 和 1 之间，越接近 1 表示模型对数据的拟合越好，解释变量对因变量的变异解释得越好。

因此，答案是 B、C、D。