4.3　回归分析

回归分析是指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），加以外推，用于预测今后因变量的变化的分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归（只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示），可以表示为y=β₀+β₁x+ε，其中y为因变量，x为自变量，β₁为影响系数，β₀为截距，ε为随机误差。

回归分析是广泛应用的统计分析方法，可用于分析自变量和因变量的影响关系（通过自变量求因变量），也可以分析自变量对因变量的影响方向（正向影响还是负向影响）。

回归分析的主要应用场景是预测和控制，例如计划制定、KPI制定、目标制定等方面；也可以基于预测的数据与实际数据进行比对和分析，确定事件发展程度并给未来行动提供方向性指导。

常用的回归算法包括线性回归、二项式回归、指数回归、对数回归、岭回归、核SVM等。