在数据建模研究中，拟合程度是指模型与原数据的吻合程度。拟合程度好的模型可以更精准地预测数据的趋势和规律，为科学决策提供有力支撑。
提高拟合程度的方法多种多样，以下为几点建议：
- 1.选择适当的模型类型。模型类型的选择应该围绕数据特点展开。例如，线性回归适合于因变量与自变量呈线性关系的数据；而决策树则适合于因变量与自变量的关系相对复杂的数据。
- 2.特征选择。特征选择是指从原始数据中选择对建模有用的特征。通常来说，选择特征时应该考虑特征与因变量的相关度、特征间的相关度以及特征的数量等因素。
- 3.数据清洗。数据清洗是指在建模前对原始数据进行处理，排除掉不符合规范要求的数据。例如，去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
通过以上方法，可以提高数据建模的拟合程度，更好地揭示原始数据的本质。同时，也为科学决策提供更加精准的参考。