sklearn哪个模块可以回归分析

在sklearn中，回归分析可以使用`sklearn.linear_model`和`sklearn.ensemble`模块中的类来实现。其中，`linear_model`模块提供了一系列线性回归模型，包括最小二乘回归、岭回归、Lasso回归等；`ensemble`模块提供了一系列集成回归模型，包括随机森林回归、梯度提升回归等。

具体来说，`linear_model`模块中的常用类有：

- `LinearRegression`：最小二乘回归模型；
- `Ridge`：岭回归模型；
- `Lasso`：Lasso回归模型；
- `ElasticNet`：弹性网络模型。

而`ensemble`模块中的常用类有：

- `RandomForestRegressor`：随机森林回归模型；
- `GradientBoostingRegressor`：梯度提升回归模型；
- `AdaBoostRegressor`：AdaBoost回归模型。

这些类都提供了相应的方法来进行模型训练和预测，并且支持交叉验证、参数调优等功能。在实际使用中，可以根据具体问题和数据集的特点选择合适的回归模型和相应的类进行分析。