让我先解释一下,拟合优度是用来评价回归模型拟合程度的指标,是一个在0~1之间的数值,越接近1则说明模型对实际数据的拟合程度越高,但是如果你的拟合优度过高,也有可能会出现过拟合的情况,即模型过度拟合了训练数据而丧失了泛化能力,导致对新数据的预测效果会差。 因此,过高的拟合优度并不一定是好事情。如果过度拟合了数据,就会降低模型的预测准确性,甚至让模型对新数据的预测效果变得非常糟糕。所以说,毕业论文中的拟合优度过高也并不是绝对美好的事情。建议结合实际情况综合评估,合理使用拟合优度,并且要注意过拟合的可能性。