可以使用拟合优度指标（如R-squared、调整R-squared、均方根误差等）来评估模型的拟合程度

是的，拟合优度指标是评估模型拟合程度的常用方法之一。在MATLAB中，你可以使用一些函数来计算和评估这些指标。

1. R-squared（决定系数）：表示模型解释变量对因变量变异的百分比。在MATLAB中，可以使用regress()函数计算R-squared。示例如下：

[R2,~,~,~,~] = regress(y, X);

其中，y是因变量，X是自变量矩阵。R2即为计算得到的R-squared值。

2. 调整R-squared（调整决定系数）：在R-squared的基础上考虑了模型自由度的惩罚项，可以更准确地评估模型的拟合程度。在MATLAB中，可以使用fitlm()函数计算调整R-squared。示例如下：

mdl = fitlm(X, y);
adjR2 = mdl.Rsquared.Adjusted;

其中，X是自变量矩阵，y是因变量。adjR2即为计算得到的调整R-squared值。

3. 均方根误差（RMSE）：表示模型预测值与实际值之间的差异的标准差。在MATLAB中，可以使用sqrt()和mean()函数来计算均方根误差。示例如下：

y_pred = predict(mdl, X);
rmse = sqrt(mean((y - y_pred).^2));

其中，X是自变量矩阵，y是因变量，mdl是拟合的线性回归模型对象。rmse即为计算得到的均方根误差值。

这些指标可以帮助你评估模型的拟合程度和预测性能。根据具体情况选择适合的指标进行评估。