模型拟合度是什么意思

模型拟合度衡量的是统计模型与实际数据之间的匹配程度。高拟合度表示模型能很好地捕捉数据中的模式，如线性回归中数据点紧密分布在回归线周围。拟合度常用R²值评估，值为0.9表示模型解释了90%的数据变异。过拟合情况发生在模型过于复杂，捕捉了数据中的随机噪声而非真实关系，导致在训练数据上表现良好但在新数据上表现差。

评估拟合度需考虑多种指标，均方误差(MSE)计算预测值与实际值差异的平均平方，值越小表示拟合越好。交叉验证将数据分成多部分轮流作为训练集和测试集，评估模型稳定性。AIC和BIC指标在模型复杂度和拟合优度间寻找平衡，帮助选择最佳模型。实际应用中，模型拟合度需结合业务目标和数据特性综合判断，不能仅依赖单一指标。