模型拟合度什么意思?

模型拟合度指的是模型预测结果与实际数据之间的接近程度。拟合度高说明模型能准确反映数据规律，比如预测房价时误差很小；拟合度低则表示模型偏差大，比如预测销量时与真实值相差甚远。衡量拟合度的指标有均方误差、决定系数等，数值越小或越大代表效果越好。

模型拟合度受多种因素影响，比如特征选择是否合理、数据量是否充足、算法是否适合。过拟合时模型记住了噪声，对新数据表现差；欠拟合时模型太简单，无法捕捉数据趋势。调整参数、增加数据或更换算法都能改善拟合度，让预测更可靠。