模型拟合不好是什么意思?

模型拟合不好指模型预测结果与实际数据差距大，比如预测房价时误差高达几十万元。模型可能漏掉关键因素，比如没考虑地段或学区，导致预测不准。数据质量差也会影响拟合，比如样本太少或包含错误信息。

模型拟合不好还表现为曲线无法穿过数据点，比如销量预测曲线与实际销量线相差很远。模型太简单或太复杂都会出问题，比如用直线拟合非线性数据，或者用高阶多项式拟合波动小的数据。调整参数或换模型能改善拟合效果。