多项式回归目标函数：〖6x〗^3+4x^2+5x+10 给出具体代码

多项式回归的目标函数通常表示为形式如 y = ax^n + bx^(n-1) + ... 的线性组合，其中a、b等是系数，x是输入变量。对于给定的多项式 \(y = 6x^3 + 4x^2 + 5x + 10\)，它是一个三次多项式。

在Python的sklearn库中，我们可以使用`PolynomialFeatures`模块来进行特征转换，然后用线性回归模型去拟合这个非线性的目标函数。下面是一个简单的例子：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 假设我们有自变量数据 x
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 示例数据点

# 创建一个三次多项式特征
degree = 3
poly = PolynomialFeatures(degree)
x_poly = poly.fit_transform(x[:, None])

# 假设对应的因变量数据 y
y = [6 * i**3 + 4*i**2 + 5*i + 10 for i in x]  # 根据多项式计算y值

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(x_poly, y)

# 现在你可以通过model.predict()预测新的x值对应的y值

请注意，实际应用中你需要用完整的训练数据集替换上述的简单示例。