以下是一个示例代码，演示了如何编写一个函数来包装另一个函数，并使用回归模型进行预测：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义要包装的函数
def original_function(x):
    return 2 * x + 1

# 编写一个包装函数，使用回归模型来预测原始函数的值
def wrapper_function(x):
    # 创建训练数据
    X_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
    y_train = np.array([original_function(x) for x in X_train])

    # 创建回归模型并训练
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 使用回归模型进行预测
    y_pred = model.predict(np.array([[x]]))

    return y_pred[0]

# 测试包装函数
x_test = 6
y_pred = wrapper_function(x_test)
print(f"预测值：{y_pred}")

在上述示例中，我们首先定义了一个原始函数original_function，它简单地返回输入值的两倍加一。然后，我们编写了一个包装函数wrapper_function，它使用回归模型来预测原始函数的值。

在包装函数中，我们创建了训练数据，其中输入X_train是一组已知的输入值，输出y_train是对应的原始函数的输出值。然后，我们使用LinearRegression模型来拟合这些训练数据。

最后，我们可以调用包装函数wrapper_function来预测给定输入值的输出值。在示例中，我们测试了输入值为6的情况，并打印了预测值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和扩展。