回归和线性回归的区别是什么?

回归分析是研究变量间关系的统计方法，线性回归是其中一种，专门处理直线关系。回归分析包含多种类型，如逻辑回归、多项式回归等，而线性回归仅研究自变量与因变量之间的线性关系。

区别

回归分析：涵盖多种统计方法，用于探索变量间的复杂关系，可以是线性的，也可以是非线性的。例如，逻辑回归用于分类问题，多项式回归处理曲线关系。它适用场景广泛，包括预测、分类等，能处理不同类型的数据关系。

线性回归：专注于自变量与因变量之间的直线关系，通过一条直线拟合数据点。它假设变量间存在恒定比例变化，适用于连续型数据的预测，如房价随面积的变化。模型简单直观，但仅能捕捉线性关系，无法处理复杂模式。