python构建非线性回归模型

Python构建非线性回归模型通常可以使用各种机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch。这里以Scikit-learn为例，它是一个常用的用于快速原型设计和生产环境的工具包。以下是使用Scikit-learn构建非线性回归模型的一个简单步骤：

1. 导入所需库：

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

2. 准备数据：假设你有一个简单的线性数据集，需要通过多项式拟合使其变得非线性。首先生成数据，然后将X值转换为包含更高阶项的特征矩阵。

# 示例数据
np.random.seed(0)
X = np.linspace(-3, 3, 100)[:, np.newaxis]
y = X ** 2 + 2 * X + 1 + np.random.normal(0, 0.5, X.shape)

# 创建PolynomialFeatures对象并转换特征
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

3. 初始化模型并训练：

model = LinearRegression()  # 使用线性回归模型作为基础，虽然我们正在处理非线性数据
model.fit(X_poly, y)

4. 预测和评估：

y_pred = model.predict(X_poly)

你可以使用`model.score()`函数计算R^2分数或其他指标来评估模型性能。