回归模型（Regression Model）是机器学习（Machine Learning）领域的一种应用方法。它以自变量（Independent Variable）和因变量（Dependent Variable）之间的关系为基础，拟合出一个回归方程，从而预测出未知数据的可能取值。
回归模型广泛应用于自然科学、社会科学、医学、经济学等领域，例如：气象学家可以利用回归模型预测未来的气温趋势；经济学家可以利用回归模型探究经济指标之间的因果关系；医学家可以利用回归模型分析患者的病情以及预测疾病的发展趋势。
回归模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型两种。线性回归模型是指模型中自变量和因变量之间的关系是线性的，例如：y = ax b。非线性回归模型则不是线性的，例如：y = aexp(bx)。
实际应用中，回归模型需要通过收集大量的自变量和因变量数据来进行训练和拟合，从而得到一个较为准确和可靠的回归方程。同时，还需要对数据进行预处理，例如：数据清洗、数据归一化等。
总而言之，回归模型是一种重要的预测工具，它可以帮助我们预测未知数据的取值，从而更好地指导我们的决策。
