scikit-learn 非线性回归

Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，它提供了一系列用于回归分析的算法和工具。其中包括了非线性回归模型的实现。非线性回归是指因变量和自变量之间的关系不是简单的线性关系。

Scikit-learn中的非线性回归模型通过引入非线性的特征变换或者使用非线性的核函数来适应非线性数据关系。我们可以使用花费最小二乘法（如岭回归、Lasso回归、弹性网络等）或者支持向量回归（SVR）进行非线性回归建模。

非线性回归模型的使用步骤大致如下：
1. 载入数据：将数据导入Python环境，可以使用pandas库加载CSV文件或者直接导入NumPy数组格式的数据。
2. 特征转换：根据实际情况对特征进行非线性转换，例如多项式特征转换（PolynomialFeatures）或者其他的基函数转换。
3. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于模型参数的学习，测试集用于模型的评估。
4. 模型训练：使用Scikit-learn中的非线性回归模型进行训练，例如岭回归、Lasso回归、弹性网络或者支持向量回归（SVR）等。
5. 模型评估：根据测试集上的表现指标，如均方误差（Mean Squared Error）、R平方值（R-squared）等评估模型的性能。
6. 模型预测：使用训练好的模型对新样本进行预测，得到预测结果。

Scikit-learn非线性回归模型的优点是具有灵活性和可解释性。同时，Scikit-learn库还提供了交叉验证、特征选择、模型选择等功能，可以帮助我们更好地进行非线性回归问题的建模和评估。