Kernel回帰は、平滑法に属するモデリング手法の一種です。これはノンパラメトリック回帰手法の１つです。Kernel回帰は、 過去のオブザベーションから予測値を計算でき、説明変数の現在の値と比較して、その近さに基づいて、過去のオブザベーションを重みづけすることができます。Lowessおよびrobust Lowess回帰手法も利用できます。