在从数据估计到的未知参数中是线性的。因此，多项式回归被认为是多元线性回归的特例。由“基线”变量的多项式展开得到的解释性（独立）变量称为高次项，这些变量也用于分类场景。
历史.多项式回归模型通常使用最小二乘法来拟合。在高斯-马尔可夫定理的条件下，最小二乘法最小化系数的无偏估计的方差。最小二乘法由勒让德于1805年发表，1809年由高斯发表。多项式回归实验的第一个设计出现在1815年的 Gergonne 的论文中。 在二十世纪，多项式回归在回归分析的发展中起着重要作用，更加强调设计