模型拟合不好是什么意思

模型拟合不好指模型无法准确捕捉数据中的规律，导致预测结果与实际情况差距大。具体表现为训练误差高，模型无法学习数据中的模式。例如，线性回归在非线性数据上表现差，决策树在复杂问题上过于简单。模型容量不足或过高都会导致拟合问题，前者欠拟合，后者过拟合。数据质量问题也会影响拟合效果，如噪声大、特征选择不当。

拟合差的模型在实际应用中价值有限，无法提供可靠预测。例如，销售预测模型若拟合不好，会导致库存管理混乱；风险评估模型拟合差会带来重大经济损失。模型评估指标如均方误差、准确率等会明显偏低。解决方法包括增加数据量、调整模型复杂度、特征工程等，目的是让模型更好地反映数据本质规律。