如果R方大于1或小于0，通常表示模型拟合的不够好，可能存在一些问题。具体来说：

R方大于1可能是因为模型中存在严重的过拟合现象。在这种情况下，模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致对未知数据的预测效果变差。这种情况下，我们应该尝试降低模型复杂度，或者采用一些正则化技术来避免过拟合。 R方小于0通常表示模型根本不能解释因变量的变化，或者模型的预测效果比随机猜测还要差。这种情况下，我们需要重新审视模型的设计和数据质量，可能需要重新选择自变量、改变模型结构或调整模型参数。

需要注意的是，在一些特殊的情况下，R方可能会超过1或小于0，例如非线性回归、广义线性模型等。但是，在这种情况下，R方的解释通常需要借助于具体模型的理论。