根據自變量的多少，回歸模型可以分為一元回歸模型和多元回歸模型。根據是否是線性，回歸模型可以分為線性回歸模型和非線性回歸模型。一元線性回歸模型是描述兩個變量之間相關關系的最簡單的回歸模型。 回歸模型
回歸模型（regression model）對統計關系進行定量描述的一種數學模型。如多元線性回歸的數學模型可以表示為y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1個待估計的參數，εi是相互獨立且服從同一正態分布N(0,σ2)的隨機變量，y是隨機變量；x可以是隨機變量，也可以是非隨機變量,βi稱為回歸系數，表征自變量對因變量影響的程度。
定義
回歸模型是一種預測性的建模技術，它研究的是因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關系。這種技術通常用于預測分析，時間序列模型以及發現變量之間的因果關系。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關系，最好的研究方法就是回歸。
使用回歸分析的好處良多，具體如下：
1.它表明自變量和因變量之間的顯著關系；
2.它表明多個自變量對一個因變量的影響強度。
回歸分析也允許我們去比較那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響，如價格變動與促銷活動數量之間聯系。這些有利于幫助市場研究人員，數據分析人員以及數據科學家排除并估計出一組最佳的變量，用來構建預測模型。 以上就是【回歸模型分類是什么】的全部解答，如果想要學習更多相關知識，歡迎大家前往高頓教育官網！