回归模型一定是线性回归模型吗

回归模型不一定是线性回归模型。回归分析包含多种形式，线性回归只是其中一种。多项式回归通过添加高次项捕捉非线性关系，决策树回归使用分段常数预测，支持向量回归利用核函数处理复杂模式。神经网络回归能学习高度非线性映射，这些方法都属于回归范畴但不同于传统线性回归。实际应用中，数据关系复杂多样，线性模型往往无法满足所有分析需求。

非线性回归模型在现实世界中应用广泛。指数函数模型描述人口增长或放射性衰变，对数函数处理边际效益递减现象，逻辑回归适合二分类问题。时间序列分析中的自回归模型考虑时间依赖性，地理空间数据的空间回归模型处理位置相关性。这些模型通过不同数学形式捕捉数据本质，证明回归分析远超线性回归的范畴，能适应各种复杂场景的分析需求。