首先，确保你的MATLAB版本支持最新的拟合功能。打开MATLAB后，输入`cftool`命令来启动拟合工具箱。如果你是第一次使用，系统会提示你导入数据集。选择合适的X和Y变量后，点击“Create”按钮创建一个新的拟合。

接下来，在拟合设置界面中，选择适合你数据类型的拟合类型。例如，如果数据呈现线性关系，则可以选择“Linear”；如果是非线性的复杂关系，则可以尝试“Polynomial”或“Custom Equation”。在这里，我们以多项式拟合为例。

在完成初步拟合之后，点击“Apply”应用所选参数，并查看拟合曲线与原始数据点的匹配程度。此时，你可以在下方看到默认显示的拟合系数及其误差范围。为了提高这些系数的精度，可以采取以下步骤：

1. 增加多项式的阶数：默认情况下，拟合工具箱可能会选择较低阶的多项式来进行简化计算。你可以通过手动调整多项式的阶数来获得更高的精度。右键点击图形窗口中的拟合项，在弹出菜单中选择“Edit Fit”，然后在高级选项中修改多项式的阶数。

2. 调整优化算法：拟合工具箱提供了多种优化算法供用户选择。除了默认的Levenberg-Marquardt算法外，还有Trust-Region Dogleg等其他方法。尝试不同的算法可能有助于找到更适合特定数据集的解决方案。

3. 设置初始猜测值：对于某些复杂的函数形式，合理的初始猜测值能够帮助加速收敛过程并提升最终解的质量。在编辑拟合对话框中，可以为每个未知参数指定一个起始估计值。

4. 利用命令行操作：除了图形用户界面外，MATLAB还允许用户通过编写脚本来执行拟合任务。这种方法不仅灵活而且便于重复实验。例如，使用`fit`函数可以直接从代码层面控制拟合过程，并且可以通过设置额外的选项如`Normalize`, `Robust`, 等来进一步改善结果。

5. 检查残差分布：拟合完成后，仔细观察残差图是非常重要的一步。理想情况下，残差应该随机分布在零附近而不呈现任何明显模式。如果有明显的趋势存在，则表明当前模型可能不足以描述数据的本质特征。

6. 导出结果并验证：最后，不要忘记将得到的最佳拟合模型以及对应的系数保存下来，并且使用独立样本或者交叉验证的方式来确认模型的有效性和稳定性。

总之，在MATLAB中利用拟合工具箱获取精确的拟合系数需要结合具体应用场景和个人经验来做出适当的选择。通过上述技巧的应用，相信你能有效地提升拟合质量并满足实际需求。