贝叶斯伽玛回归模型中，连接函数通常使用逆链接函数（inverse link function）来将线性预测转化为非线性响应。

在贝叶斯伽玛回归模型中，响应变量（通常是正实数）服从伽玛分布。逆链接函数将线性预测转化为伽玛分布的参数。

常见的逆链接函数有指数函数（exponential function）、对数函数（logarithmic function）等。具体选择哪个逆链接函数取决于数据和模型的特点。

下面是一个使用Python的贝叶斯伽玛回归模型的代码示例：

import numpy as np
import pymc3 as pm

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
X = np.random.normal(0, 1, size=100)
true_slope = 2.5
true_intercept = 1.0
true_sigma = 0.5
y = np.random.gamma(shape=(true_intercept + true_slope * X), scale=true_sigma)

# 构建贝叶斯伽玛回归模型
with pm.Model() as model:
    # 定义先验分布
    intercept = pm.Normal('intercept', mu=0, sd=10)
    slope = pm.Normal('slope', mu=0, sd=10)
    sigma = pm.HalfNormal('sigma', sd=1)
    
    # 定义线性预测
    mu = intercept + slope * X
    
    # 定义逆链接函数
    link_func = pm.math.exp
    
    # 定义伽玛分布的参数
    alpha = mu**2 / sigma**2
    beta = mu / sigma**2
    
    # 定义似然函数
    likelihood = pm.Gamma('likelihood', alpha=alpha, beta=beta, observed=y)
    
    # 使用MCMC进行参数估计
    trace = pm.sample(1000, tune=1000)

在上述代码示例中，我们使用了指数函数作为逆链接函数，将线性预测转化为伽玛分布的参数。你也可以尝试其他的逆链接函数，比如对数函数等，根据你的数据和模型的特点来选择合适的逆链接函数。