回归问题是指给定输入变量（特征）和一个连续的输出变量（标签），建立一个函数来预测输出变量的值。

回归问题的目标是预测一个连续的输出值。

回归问题的类型和解决方法

1. 线性回归：最简单的情形是一元线性回归，模型是Y=a+bX+ε（X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差）。通常使用最小二乘法进行参数估计。
   
2. 多项式回归：当自变量和因变量之间的关系不是线性时，可以使用多项式回归来拟合数据。
   
3. 非线性回归：当自变量和因变量之间的关系是非线性时，需要使用非线性回归模型。
   
4. 逐步回归、向前回归和向后回归：用于选择显著的自变量并剔除不显著的变量。