题目二：回归算法 要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。 （2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想 （3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。

土 Jerome Friedman的scikit-learn样式的Multivariate Adaptive Regression Splines算法的Python实现。 py-earth包使用Cython实现了多元自适应回归样条，并提供了与scikit-learn的Estimator，Predictor，Transformer和Model接口兼容的接口。 有关多变量自适应回归样条曲线的更多信息，请参见下面的参考。 现在有了缺少的数据支持！ py-earth包现在支持其预测变量中的缺失。 构造Earth对象时只需设置allow_missing=True 。 要求反馈 如果您希望在py-earth中看到其他功能或改进，请给我发送电子邮件或打开或评论问题。 特别是，请让我知道以下任何一项对您是否很重要： 速度提高 将模型导出为其他格式 在安装过程中支持共享内存多处理 支持周期预测器（例如