如果你在进行数据分析，拟合优度是一个非常重要的指标。它可以帮助你评估你的模型与实际数据之间的吻合程度。是评估你模型的好坏的其中一个重要指标。
评估一个模型的拟合优度，需要用到 R 平方。R 平方是一个介于 0 到 1 之间的数，数值大表示模型越好。 通常，一个 R 平方值在 0.7 以上被认为是一个比较好的拟合度。但是，一个高 R 平方值并不意味着你的模型完美。你还需要结合其他指标进行综合评估。
确定了 R 平方的值之后，你还需要继续进行残差分析。残差分析可以帮助你判断你的模型是否存在一些误差或者偏差。它是检验模型可靠性的重要手段之一。
如果你是数据分析新手，并不知道如何评估模型的拟合优度，那么你可以尝试使用一些开源工具来帮助你，如：Python 中的 Scikit-learn、R 语言中的 caret 等等。
