二元非线性回归python

对于二元非线性回归问题，可以使用Python中的scikit-learn库进行建模和预测。以下是一个简单的示例：

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

# 创建随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * X + 5 * X**2 + np.random.randn(100, 1)

# 使用多项式特征进行转换
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 使用线性回归模型进行拟合
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_poly, y)

# 打印系数和截距
print("系数：", lin_reg.coef_)
print("截距：", lin_reg.intercept_)

在上述代码中，我们首先创建了一些随机的二元非线性数据。然后，使用`PolynomialFeatures`将输入特征`X`转换为多项式特征`X_poly`，并选择了二次多项式(degree=2)。接下来，使用`LinearRegression`创建一个线性回归模型，并使用`fit`方法拟合转换后的特征和目标变量`y`。最后，打印出线性回归模型的系数和截距。

希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。