回归模型通过识别变量之间的关系并利用这些模式来估计未来的结果，从而支持预测分析。这些模型分析历史数据，找出 一个或多个自变量（特征）如何影响因变量（目标）。 训练完成后，它们将这些学到的关系应用于新数据以生成预测。 例如，线性回归模型可能会根据面积和位置等特征来预测房价。 核心思想是创建一个最适合数据的数学方程式，使开发人员能够输入已知值并输出预测结果。
回归模型的一个关键优势在于它们能够量化每个输入变量对目标的影响。 例如，在预测软件项目时间表的多元回归模型中，可以为团队规模、代码复杂度和过去的项目延误等变量分配系数。 这些系数表明每个因素对时间表估计的贡献有多大。 开发人员可以使用此信息来优先调整（例如降低代码复杂度）以满足截止日期。 此外，逻辑回归等回归技术不仅限于数值预测，还扩展到分类任务，例如估计用户点击广告的概率。 这种灵活性使回归适用于各种场景，从销售预测到风险评估。
从技术角度来看，回归模型可以顺利地集成到预测系统中。 它们可以通过 API 部署以进行实时预测，例如根据距离和流量数据估算拼车费用。 开发人员经常使用 scikit-learn 或 statsmodels 等库来实现这些模型，处理诸如特征缩放或正则化（例如，岭回归或 Lasso 回归）之类的任务以提高准确性。 但是，回归默认假设线性关系，因此验证假设（例如，残差的正态性）并测试交互作用或非线性模式至关重要。 通过将回归与领域知识和迭代测试相结合，开发人员可以构建可靠的预测工具，在简单性和可操作的见解之间取得平衡。