多元非线性回归模型python代码

多元非线性回归模型是一种用于建立多个自变量和一个因变量之间的非线性关系的回归模型。在Python中，可以使用scikit-learn库来实现多元非线性回归模型。面是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 创建多元非线性回归模型
def create_nonlinear_regression_model(degree):
    model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression())
    return model

# 准备数据
X = [, , , , ]  # 自变量
y = [2, 4, 6, 8, 10]  # 因变量

# 创建并训练模型
model = create_nonlinear_regression_model(degree=2)
model.fit(X, y)

# 预测新数据
X_new = [, ]
y_pred = model.predict(X_new)

print("预测结果:", y_pred)

这段代码使用了`PolynomialFeatures`将自变量进行多项式特征转换，然后使用`LinearRegression`进行线性回归拟合。通过调整`degree`参数可以控制多项式的阶数，从而实现非线性回归。