python sklearn 非线性回归

对于非线性回归问题，你可以使用Python的Scikit-learn库中的一些算法来进行建模和预测。其中，常用的非线性回归算法包括多项式回归和支持向量回归（SVR）。

对于多项式回归，你可以使用Scikit-learn中的PolynomialFeatures类来将输入特征转换为多项式特征，并使用线性回归模型进行拟合。以下是一个示例代码：

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

# 创建一个二次多项式回归模型
degree = 2
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression())

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

对于支持向量回归（SVR），你可以使用Scikit-learn中的SVR类来建立非线性回归模型。以下是一个示例代码：

from sklearn.svm import SVR

# 创建一个支持向量回归模型
model = SVR(kernel='rbf')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)