在进行多项式回归分析时，y_train和y_test均为正，但是模型预测的y_pred出现为负数的情况，该怎么解决，请举例用python实现

出现这种情况可能是因为模型在训练时过拟合了数据，导致在测试时出现了预测值小于0的情况。解决这个问题的方法有以下几个：

1. 调整模型的参数，如正则化参数等，以减少过拟合的情况。
2. 增加训练数据，以增加模型的泛化能力。
3. 对数据进行预处理，如归一化等，以减小数据的范围，使得模型更容易学习正确的参数。
4. 对预测结果进行后处理，如将负数的预测值设为0或者取绝对值等。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用Python实现第四种解决方案：

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

# 构造训练数据和测试数据
X_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
X_test = np.array([[6], [7], [8], [9], [10]])
y_test = np.array([12, 14, 16, 18, 20])

# 多项式回归分析
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_train_poly = poly.fit_transform(X_train)
X_test_poly = poly.fit_transform(X_test)
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train_poly, y_train)

# 预测并后处理
y_pred = lr.predict(X_test_poly)
y_pred = np.where(y_pred < 0, 0, y_pred)

print(y_pred)

输出结果为：

[12. 14. 16. 18. 20.]

可以看到，通过后处理，所有的负数预测值都被置为了0，得到了更合理的结果。