在使用scikit-learn进行多元线性回归时，如何通过非线性变换增强模型的预测能力？请提供详细的代码示例。

线性回归模型虽然简单，但通过非线性变换可以提高其对复杂关系的拟合能力。非线性变换可以通过引入多项式特征来实现，例如使用PolynomialFeatures类从scikit-learn库。这里我们将使用一个实际的例子来展示如何实现多元线性回归并利用非线性变换增强模型性能，代码示例如下：

参考资源链接：[Python实现线性回归：从基础到高级](https://wenku.csdn.net/doc/6451cee9ea0840391e73867e?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备相关的数据集，然后导入scikit-learn库中的相关模块：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设X和y为你的特征和目标变量数据集
X = np.random.rand(100, 5)  # 100个样本，5个特征
y = np.random.rand(100)     # 100个目标变量值

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建一个多项式回归模型，这里以二次多项式为例
degree = 2  # 多项式的度
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression())

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f

参考资源链接：[Python实现线性回归：从基础到高级](https://wenku.csdn.net/doc/6451cee9ea0840391e73867e?spm=1055.2569.3001.10343)