计算机回归是一种数据分析技术，用于 预测输入变量和输出变量之间的关系。它通过找到输入变量（特征）和输出变量（标签）之间的数学模型，来描述变量之间的依赖关系。回归分析可以用于简单线性关系，也可以用于复杂的非线性关系。
在机器学习中，回归算法被广泛应用于各种问题，例如预测销售额、房价、股票价格等。回归模型通过学习历史数据中的模式，来预测新数据的结果。常见的回归算法包括简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归等。
回归分析的主要步骤包括：
数据准备：
收集和清洗数据，选择合适的特征和标签。
模型选择：
根据问题的性质选择合适的回归模型。
模型训练：
使用已知数据来训练模型，调整模型参数以最小化预测误差。
模型评估：
使用测试数据集来评估模型的性能，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。
模型应用：
将训练好的模型用于新数据的预测。
通过回归分析，我们可以更好地理解变量之间的关系，并为决策提供数据支持。