È possibile valutare GLM in Python / scikit-learn usando le distribuzioni Poisson, Gamma o Tweedie come famiglia per la distribuzione degli errori?

Sto cercando di imparare alcuni Python e Sklearn, ma per il mio lavoro ho bisogno di eseguire regressioni che utilizzano distribuzioni di errori dalle famiglie Poisson, Gamma e soprattutto Tweedie.

Non vedo nulla nella documentazione su di loro, ma si trovano in diverse parti della distribuzione R, quindi mi chiedevo se qualcuno avesse visto implementazioni ovunque per Python. Sarebbe davvero bello se mi potessi indirizzare verso implementazioni SGD della distribuzione Tweedie!

C'è movimento per implementare modelli lineari generalizzati con distribuzioni di errori Poisson, gamma e Tweedie in scikit-learn.

Statsmodels ha implementazioni di modelli lineari generalizzati con distribuzioni di errori Poisson, Tweedie e gamma.

Mentre aggiorno questa risposta, Spark ML supporta (sperimentalmente) anche le distribuzioni Poisson, Tweedie e gamma.

H2O ha Generalized Linear Model s.

Usano H2O Frames però, quindi non puoi usare direttamente Panda / Numpy.