python非线性回归预测的具体代码

在Python中，我们可以使用sklearn库的`MLPRegressor`（多层感知机回归器）来进行非线性回归预测。这里是一个简单的例子，假设我们要预测房价，使用平方根函数作为非线性模型：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据（这里假设有一个CSV文件，包含特征列和目标列）
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 数据预处理（如果需要的话，如缺失值处理、特征工程等）
# ...

# 分割数据集为特征和目标变量
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

# 创建一个 MLPRegressor 模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50,), activation='relu', solver='adam') # 隐藏层大小、激活函数和优化器设置

# 训练模型
model.fit(X, np.sqrt(y))  # 使用平方根变换作为非线性拟合

# 对新数据进行预测
new_data = ...  # 新的数据点
predicted_price = model.predict(new_data)