回归分(⛔)析的基本原理是建立(lì )一个最好地(dì )拟(nǐ )合原始数据的(de )模型。常见的(de )回(🀄)归模(mó )型包(bāo )括线性回(huí )归、多(duō )项式回(huí )归(🥜)和逻辑回归等。线(xiàn )性回归是最简单(dān )且最常(cháng )见(jiàn )的一种回归(🚭)模型,它(tā )假设自变量和因变量之(zhī )间的关系是线性的。多项式回归(👼)则允(yǔn )许自变量和因变量之间的(de )关系是非线性的,逻(luó(🔦) )辑(jí )回归则适用于因变(⭐)量是二元分类变量(liàng )的情况。
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