LOESS er en metode som opprinnelig ble foreslått av Cleveland i 1979. Metoden ble videreutviklet av Cleveland og Devlin i 1988 og betegner en metode også kjent som lokalt vektet polynomisk regresjon. Ved hvert punkt i utvalget av datasettet blir et polynom av lavere grade tilpasset et delsett av dataene, med den såkalte forklarende variable (fra engelsk: explanatory variable) som er verdier nær det punktet der responsen blir beregnet. Polynomet er tilpasset med vektet minste kvadraters metode, noe som gir større verdi til punkter i nærheten av punkter der responsen blir beregnet og mindre verdi til punkter lenger unna. Verdien av regresjonsfunksjonen for punktet er da oppnådd ved å evaluere det lokale polynomet med forklarende variabelverdier for det datapunktet. LOESS-tilpassning er fullført når regresjonsfunksjonens verdier har blitt beregnet for hver av datapunktene. Mange av detaljene i denne metoden, slik som orden av polynomets modell og vekt, er fleksible. Den spenner fra et valg for hver del av metoden og typiske standardverdier er kort omtalt i de neste avsnittene.