拟合程度是衡量数据模型精度的一项重要指标，它告诉我们我们所构建的模型对数据拟合的程度如何，从而更好地预测未来的结果。那么如何提高数据分析中的拟合程度呢？
1. 数据清洗：其实数据分析的第一步是数据清洗，清洗掉不合理的数据点，去掉不必要的特征，减少冗余信息，使模型更加简洁。
2. 选择合适的模型：根据自己的分析需求和数据特点，选择合适的模型。不同算法模型有不同的适用场景和效果，不要因为某种模型好用而将其作为唯一选择。
3. 参数调节：确定好模型类型后，就可以开始调试参数，优化模型表现。在调试参数时，尝试不同的参数组合，对数据进行交叉验证，找到最优参数，提高模型的预测精度。
4. 模型融合：当数据量非常庞大且样本特征非常丰富时，使用单一的模型可能无法充分地表达数据，此时可以考虑将多个模型合并，进行模型融合。模型融合可以提高模型的综合预测效果，增加模型的鲁棒性。
