多元非线性回归求解可信度测试代码

对于多元非线性回归模型，评估其可信度的方法与线性回归略有不同。一个常用的方法是计算拟合优度（goodness of fit）指标，如决定系数（coefficient of determination）或校正决定系数（adjusted coefficient of determination）。

以下是一个示例代码，用于计算多元非线性回归模型的可信度测试：

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

# 准备数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])  # 自变量
y = np.array([10, 20, 30])  # 因变量

# 创建多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(X_poly, y)

# 计算决定系数
r_squared = model.score(X_poly, y)

print("R-squared:", r_squared)

在上面的示例中，我们首先准备了自变量X和因变量y的数据。然后，使用`PolynomialFeatures`将自变量X转换为多项式特征。接下来，创建了一个线性回归模型，并使用`fit()`方法拟合转换后的数据。最后，使用`score()`方法计算模型的决定系数，并将结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及到更复杂的非线性函数和模型。同时，还可以使用其他指标来评估模型的可信度，如根据残差分析进行的F统计量、AIC（赤池信息准则）等。具体选择哪种指标取决于具体情况和需求。