1、定义变量：在回归模型中，需要明确定义变量和因变量，通过观察和分析问题，确定合适的变量，确保模型的准确性和可解释性。2、拟合回归方程：使用合适的回归方法（线性回归、多项式回归、岭回归）对数据进行拟合，得到回归方程。在拟合过程中，通过最小化预测变量与实际观测值之间的差异，确定回归系数，得到最佳逼近关系。