回归（Regression）在统计学和机器学习中是一种预测建模技术，它研究的是因变量（目标变量）和自变量（特征）之间的关系。回归分析的目的是建立一个数学模型，这个模型能够基于一个或多个自变量来预测因变量的值。与分类问题不同，回归问题中的目标变量通常是连续的数值。

回归分析可以分为线性回归和非线性回归两大类。线性回归假设因变量和自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法等方法找到最佳拟合的直线或超平面。非线性回归则允许因变量和自变量之间存在更复杂的非线性关系，可能需要使用多项式回归、决策树回归、支持向量回归、随机森林回归或深度学习模型等方法来拟合数据。

在回归问题中，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）等。这些指标可以帮助我们衡量模型在训练集和测试集上的性能，从而选择合适的模型和参数。

回归分析在各个领域都有广泛的应用，如金融预测、房价预测、销售预测、医疗诊断等。通过回归分析，我们可以更好地理解数据之间的关系，预测未来的趋势，以及制定有效的决策。