拟合和回归有什么区别?

拟合是让模型数据贴近实际数据的过程，回归是分析变量关系并预测的统计方法。拟合更关注数据匹配度，回归侧重变量间规律和预测结果。

区别

拟合：核心是让模型曲线或函数尽可能贴近实际观测点，减少误差。比如用一条直线穿过散点图，让各点到直线的距离总和最小。拟合不关心变量是否有因果关系，只追求数据点的紧密程度，常见于图像处理和机器学习中的数据建模。

回归：主要研究自变量如何影响因变量，建立数学方程描述这种关系。比如分析气温对用电量的影响，回归会得出“气温每升高1度，用电量增加多少单位”的具体结论。回归强调预测和解释变量间的联系，常用于经济学、医学等领域。