预测回归的九大类算法包括以下几种：
1. 线性回归（Linear Regression）：它是预测中最简单也是最直观的方法。通过到一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的平方差。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）：虽然称为“回归”，但它实际上是一种分类算法。逻辑回归通过Sigmoid函数将输入特征映射到0和1之间，用于估计某个事件发生的概率。
3. 多项式回归（Polynomial Regression）：它是线性回归的扩展，允许模型具有非线性的特征。通过将特征转换为多项式形式，可以捕捉到数据中的非线性关系。
4. 决策树回归（Decision Tree Regression）：决策树是一种树形结构，用于对数据进行分类或回归。在回归任务中，决策树通过预测连续值来预测结果。
5. 随机森林回归（Random Forest Regression）：随机森林是由多个决策树组成的集成学习方法。每个树都独立地进行预测，最终结果是所有树预测值的平均值。
6. 支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）：SVR是一种监督学习算法，用于回归分析。它的目标是到一个最佳的超平面，以最大化数据点与超平面的距离。
7. 人工神经网络回归（Artificial Neural Network Regression）：人工神经网络是一种模仿人脑工作方式的计算模型，用于处理复杂的非线性关系。
正则化的回归分析8. 梯度提升机回归（Gradient Boosting Regression）：梯度提升机是一种强大的集成学习算法，通过逐步构建模型来最小化损失函数，提高预测准确性。
9. 弹性网回归（Elastic Net Regression）：弹性网是一种线性回归模型，它结合了L1和L2正则化，以解决数据集中的多重共线性问题。
这些算法各有优势和局限性，适用于不同类型的数据和问题。在实际应用中，通常需要根据具体问题和对数据的理解来选择合适的算法。

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