能否提供一个Python代码示例，用于执行多元非线性回归分析并基于8个特征预测单个数值输出？

当然可以，这里是一个使用Python的scikit-learn库执行多元非线性回归的简单例子。假设我们有一个名为data的DataFrame，其中包含了8个特征（列）和一个目标变量（列`target`），我们将使用多项式多项式回归作为非线性模型：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设data是一个pandas DataFrame
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你实际的数据文件路径

# 我们通常会选择部分特征来进行回归，例如前8个特征
features = data.iloc[:, :8]

# 目标变量
target = data['target']

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建PolynomialFeatures对象，将输入的特征转换成多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)  # 设置多项式的阶数，如需更高阶可调整

# 将转换后的特征应用到训练集上
X_train_poly = poly.fit_transform(X_train)

# 同样对测试集做处理
X_test_poly = poly.transform(X_test)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_poly, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test_poly)

这个例子中，`degree=2` 表示我们将原始特征转换为二次多项式特征，如果需要更高阶的非线性关系，只需调整`degree`即可。运行完上述代码后，你可以通过比较`y_pred`和`y_test`来评估模型的表现。