如何用jupter求解完全二次的方法进行多元非线性二次回归

要在Jupyter中进行多元非线性二次回归，可以使用numpy和scipy库中的函数来实现。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用完全二次的方法进行多元非线性二次回归：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义完全二次函数模型：

def quadratic_func(x, a, b, c, d, e, f):
    return a + b*x[0] + c*x[1] + d*x[0]**2 + e*x[1]**2 + f*x[0]*x[1]

3. 准备数据：

x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 第一个自变量数据
x2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])  # 第二个自变量数据
y = np.array([5, 12, 27, 48, 75])  # 因变量数据

4. 使用curve_fit函数进行回归拟合：

popt, pcov = curve_fit(quadratic_func, (x1, x2), y)

5. 打印回归系数：

print('回归系数:', popt)

6. 绘制拟合曲面：

x1_grid, x2_grid = np.meshgrid(x1, x2)
y_pred = quadratic_func((x1_grid, x2_grid), *popt)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x1, x2, y, c='r', marker='o')
ax.plot_surface(x1_grid, x2_grid, y_pred, alpha=0.5)

ax.set_xlabel('X1')
ax.set_ylabel('X2')
ax.set_zlabel('Y')

plt.show()

这样，你就可以使用Jupyter进行多元非线性二次回归。可以根据实际情况修改自变量和因变量的数据，并根据需要调整函数模型。请确保已经安装了所需的库，并按照顺序执行上述代码块。