拟合优度是用来衡量一个回归模型的拟合程度，它的取值范围在0到1之间。拟合优度越接近1，说明模型对数据的拟合越好，反之则说明模型的拟合效果较差。

通常来说，拟合优度大于0.7可以认为是比较好的拟合效果，但这也要具体问题具体分析，不同的应用场景对拟合优度的要求也不同。同时，拟合优度不能作为评价模型好坏的唯一指标，还需要考虑其他因素，比如残差分析、模型的可解释性等

拟合优度是用于度量拟合曲线对于原始数据拟合效果的好坏，拟合优度 R 2 R^2 R

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越接近1说明拟合优度越好，一般来说，拟合优度到达0.8以上就可以说拟合效果不错了。