回归系统模型是一种 数学模型，用于定量描述自变量（或称为解释变量、预测变量）与因变量（或称为响应变量、被预测变量）之间的统计关系。通过构建回归模型，可以基于自变量的值来预测因变量的值，理解自变量如何影响因变量，以及各个自变量对因变量的影响程度。
回归模型有多种类型，包括但不限于：
线性回归：
最简单的回归模型，其中因变量和自变量之间的关系是线性的。线性回归模型可以表示为 \（ Y = a + bX + \epsilon \），其中 \（ a \） 是截距，\（ b \） 是斜率，\（ \epsilon \） 是误差项。
多元线性回归：
当存在多个自变量时，模型会扩展为 \（ Y = a + b_1X_1 + b_2X_2 + \ldots + b_nX_n + \epsilon \），其中 \（ b_1, b_2, \ldots, b_n \） 是各自变量的系数。
多项式回归：
在多元线性回归的基础上，自变量和因变量之间的关系被建模为多项式形式，例如 \（ Y = a + b_1X + b_2X^2 + \ldots + b_nX^n + \epsilon \）。
岭回归 和 Lasso回归：
这两种方法是对多元线性回归的改进，通过引入正则化项来防止过拟合，岭回归使用 \（ L_2 \） 正则化，而Lasso回归使用 \（ L_1 \） 正则化。
弹性回归网络：
结合了Lasso和岭回归的特点，同时使用 \（ L_1 \） 和 \（ L_2 \） 正则化，以达到更好的预测效果。
回归模型在统计学、数据分析和机器学习中有着广泛的应用，常用于预测、关联分析和因果分析等问题。通过选择合适的回归模型和参数，可以更准确地理解和预测变量之间的关系。