回帰分析は、人工知能（AI）および機械学習の分野における最も基本的な教師あり学習の手法の一つであり、連続的な数値を予測するために広く用いられます。

この分析の核心は、従属変数（目的変数）と一つまたは複数の独立変数（説明変数）との間の数学的な関係性をモデル化することにあります。

最もシンプルな形式である単回帰分析では、線形の関係性を仮定し、データ群に対して最も適合する回帰直線（最小二乗法によって導出される）を求めます。

一方、複数の独立変数を用いる重回帰分析では、より複雑な現象の予測が可能となり、モデルの精度が向上します。また、独立変数と従属変数の関係が非線形である場合は、多項式回帰などの手法が適用されます。

モデルの評価指標としては、決定係数（R²）が一般的に用いられ、これはモデルがデータの変動をどれだけ説明できているかを示します。また、予測値と実測値の差である残差を分析することで、モデルの適合度や外れ値の有無を検証します。

回帰分析は、株価の予測、売上高の推定、住宅価格の査定など、多岐にわたる実世界の定量的な予測問題において、その予測能力と解釈可能性の高さから重要な役割を果たしています。