回归(guī )分析的基本原理是建立一个最好地拟合(😲)原始(shǐ )数据的(de )模(mó )型(xíng )。常(cháng )见的回(huí )归模(💯)型(xíng )包括(kuò )线性(xìng )回归、多(duō )项(⛰)式回(huí )归和逻辑回归等。线性回归(guī )是(shì )最简单且最常见的一种回归模型(🐹)(xí(💹)ng )，它(tā )假设自变(👤)量和因变量之间的关(guān )系是线性的。多项式回(🏹)归(guī )则允许自变量和因(yīn )变(biàn )量之间的关系是非线性的，逻(luó )辑回归则适(shì )用于因变(👱)量(liàng )是(shì )二元分(🈲)类变量的(de )情(qíng )况。

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