在使用nls拟合模型时，可以使用比较完整模型与空模型的方法来评估模型的拟合效果。空模型是指没有自变量的模型，只有一个常数项。以下是一个包含代码示例的解决方法：

首先，导入必要的包：

library(nls2)

然后，创建一个包含自变量和因变量的数据集：

# 创建数据集
x <- 1:10
y <- 2*x + rnorm(10)
data <- data.frame(x, y)

接下来，定义空模型和完整模型的公式：

# 定义空模型公式
empty_formula <- y ~ 1

# 定义完整模型公式
full_formula <- y ~ a*x + b

然后，使用nls函数拟合空模型和完整模型：

# 拟合空模型
empty_model <- nls(empty_formula, data = data, start = list())

# 拟合完整模型
full_model <- nls(full_formula, data = data, start = list(a = 1, b = 1))

接下来，使用anova函数比较空模型和完整模型的拟合效果：

# 比较空模型和完整模型
anova(empty_model, full_model)

输出结果将包含一个F统计量和p值，用于判断空模型和完整模型之间是否存在显著差异。如果p值小于给定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝空模型，表示完整模型相对更好拟合数据。

以上是使用nls拟合模型时比较完整模型与空模型的解决方法，可以根据具体情况进行相应的修改和扩展。