多元非线性回归python

引用中的代码展示了如何使用Python进行多元非线性回归。在这个例子中，使用了pandas库读取Excel数据，并将自变量x和因变量y转换为numpy数组。然后，使用np.polyfit函数进行二次项拟合，生成预测数据和预测曲线数据。最后，使用matplotlib库将数据点和拟合曲线进行可视化展示。这个例子展示了如何使用Python进行多元非线性回归建模和预测。你可以根据自己的数据和模型需求进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 非线性回归 - 树懒学堂](https://blog.csdn.net/weixin_39722917/article/details/111069929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python非线性回归预测模型实验完整版](https://blog.csdn.net/m0_51431003/article/details/130469613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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