python的回归函数

在Python中，有多个库提供了回归函数的实现。以下是一些常用的回归函数库和函数示例：

1. scikit-learn库：
- 线性回归：`from sklearn.linear_model import LinearRegression`
- 多项式回归：`from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures`
- 支持向量回归：`from sklearn.svm import SVR`
- 决策树回归：`from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor`

2. statsmodels库：
- 线性回归：`import statsmodels.api as sm; model = sm.OLS(y, X)`
- 广义线性模型：`import statsmodels.api as sm; model = sm.GLM(y, X, family=sm.families.Gaussian())`
- 加权最小二乘法：`import statsmodels.api as sm; model = sm.WLS(y, X, weights)`

3. TensorFlow库：
- 线性回归：使用`tf.keras.Sequential()`构建模型，添加`tf.keras.layers.Dense()`层实现线性回归。

4. PyTorch库：
- 线性回归：使用`torch.nn.Linear()`构建模型。

这些库提供了不同类型的回归函数实现，可以根据具体需求选择合适的库和函数来进行回归分析。请注意，以上只是一些示例，并不是完整的列表，还有其他的回归函数实现可供选择。