多元非线性回归模型python

多元非线性回归模型在Python中可以使用多种库和方法实现。以下是一种常用的方法：

1. 使用scikit-learn库进行多元非线性回归模型拟合：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 创建一个多项式特征转换器
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)

# 创建一个线性回归模型
linear_regression = LinearRegression()

# 创建一个Pipeline，将特征转换器和线性回归模型串联起来
pipeline = make_pipeline(poly_features, linear_regression)

# 使用训练数据进行模型拟合
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据进行预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)

在上述代码中，首先使用PolynomialFeatures将输入特征进行多项式转换，然后使用LinearRegression进行线性回归拟合。最后，使用Pipeline将特征转换器和线性回归模型串联起来，方便进行数据预处理和模型拟合。

2. 使用statsmodels库进行多元非线性回归模型拟合：

import statsmodels.api as sm

# 添加多项式特征
X_poly = sm.add_constant(X)
for i in range(2, degree+1):
    X_poly = np.concatenate((X_poly, np.power(X, i)), axis=1)

# 拟合多元