拟合优度（R²）是衡量回归模型拟合数据好坏的一个统计量，其值介于0到1之间。一般来说，如果R²大于0.8，可以认为模型的拟合效果是不错的。不过，这个标准并不是固定不变的，它可能会根据具体的应用场景和研究者的要求有所调整。以下是一些常见的观点：
R²大于0.8：通常认为拟合效果较好。
R²在0.75到0.8之间：在一些情况下也被认为是可接受的。
R²大于0.5：通常不必过于担心，因为拟合优度不是评估模型好坏的唯一标准。
R²在0.3到0.5之间：在一些研究中也被认为是可接受的。
需要注意的是，拟合优度只是评估模型拟合程度的一个方面，还需要考虑其他统计量，如F统计量、p值等，以及模型的显著性和解释能力。此外，不同学科领域可能有不同的标准和惯例。