sipemu/anofox-regression

#### 產品特色

* 線性回歸：支援普通最小二乘法（OLS）、權重最小二乘法（WLS）、正則化回歸（Ridge）、彈性網回歸（Elastic Net）等
* 廣義線性模型：包含邏輯回歸、泊松GLM、負二項式GLM、二項式GLM、威吉特GLM等
* 增強線性模型：支援24種分布，基於greybox R包
* 量化與單調回歸：支援量化回歸（IRLS）與單調回歸（PAVA算法）
* 平滑與分類：支援LOWESS平滑與自動識別需求（AID）分類器

#### 主要功能、特點

本庫提供類似sklearn的回歸估計器，支援標準誤差、t統計值、p值、置信區間與預測區間等統計推論。支援線性回歸、廣義線性模型、增強線性模型、量化回歸與單調回歸等多種回歸方法。提供完整的模型診斷功能，包括R平方、調整後的R平方、RMSE、F統計值、AIC、AICc、BIC等指標。支援多種損失函數，如MAE、MSE、RMSE、MAPE、sMAPE、MASE、pinball loss等。提供完整的模型診斷功能，包括R平方、調整後的R平方、RMSE、F統計值、AIC、AICc、BIC等指標。支援多種損失函數，如MAE、MSE、RMSE、MAPE、sMAPE、MASE、pinball loss等。

#### 指令

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# 無常用指令（自動生成）
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