在数据分析和机器学习领域，回归分析是一种非常重要的工具。它可以帮助我们预测连续变量的结果。虽然多层感知机（MLP）是一种强大的回归模型，但还有其他多种回归模型值得我们了解。让我们一起来看看这些模型吧！
第一种是线性回归 📐，这是一种最基础且直观的模型，通过拟合一条直线来描述输入变量与输出变量之间的关系。
第二种是逻辑回归 📈，虽然名字中有“回归”，但它实际上常用于分类问题，但在某些情况下也可以用作回归。
第三种是岭回归 🏔️，它是在最小二乘法的基础上引入了L2正则化项，以减少过拟合的风险。
第四种是套索回归 🎣，与岭回归类似，但使用的是L1正则化，有助于选择特征。
第五种是弹性网络回归 🌟，结合了岭回归和套索回归的优点，适用于高维数据。
第六种是支持向量回归 🕸️，它试图找到一个能够最好地分割数据点的超平面，同时保持一定的间隔。
最后，第七种是决策树回归 🌲，通过一系列的决策节点构建出一棵树形结构，可以处理非线性关系。
每一种回归模型都有其独特的应用场景和优势，掌握它们将帮助我们在实际工作中做出更准确的预测！