迴歸模型是一種統計和數據分析中常用的工具，主要用於研究因變量（或稱爲響應變量、目標變量）和一箇或多箇自變量（或稱爲解釋變量、特徵）之間的關係。
迴歸模型可以用於預測、分析時間序列數據、發現變量之間的因果關係等。迴歸模型有多種類型，包括線性迴歸（如多元線性迴歸）、非線性迴歸、邏輯迴歸等。這些模型通過收集自變量和因變量的數據，分析和建模這些數據來預測因變量的值。例如，在醫學領域，迴歸模型可以用於預測疾病的發生率或藥物的治療效果；在市場營銷領域，則可以用於預測消費者的購買行爲或產品的銷售量。
使用迴歸模型時，需要確保數據的質量，並對模型結果進行合理的解釋和評估。