不要预测汇率，构建三个变量的非线性方程

如果你想构建三个变量之间的非线性方程，可以使用神经网络模型来实现。以下是一个使用神经网络模型（MLP）来拟合中国CPI、美国CPI和美元兑人民币汇率之间非线性关系的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据保存在 data.csv 文件中
data = data.dropna()  # 删除缺失值
data = data[['China_CPI', 'US_CPI', 'Exchange_Rate']]  # 选择需要的列

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 准备输入和输出数据
X = scaled_data[:, :-1]  # 输入变量：中国CPI和美国CPI
y = scaled_data[:, -1]  # 输出变量：美元兑人民币汇率

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练MLP模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam', random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
predicted = model.predict(X_test)

# 反向转换预测结果
predicted = scaler.inverse_transform(predicted.reshape(-1, 1))

# 输出预测结果和实际值
for i in range(len(predicted)):
    print(f"Predicted: {predicted[i]}, Actual: {y_test[i]}")

在上述代码中，我们使用了`sklearn`库中的`MLPRegressor`类来构建和训练多层感知机（MLP）模型。首先，我们读取数据并进行预处理，然后将中国CPI和美国CPI作为输入变量，美元兑人民币汇率作为输出变量。接下来，我们将数据划分为训练集和测试集，并使用训练集来训练MLP模型。最后，我们使用测试集来进行预测，并输出预测结果和实际值。

请注意，上述代码中使用了`MinMaxScaler`对数据进行归一化处理，以确保输入数据在合适的范围内。你需要根据实际情况修改数据的加载和预处理部分。

希望这段代码能够帮助你构建三个变量之间的非线性关系！如果还有其他问题，请随时提问。