sklearn多元非线性回归

对于多元非线性回归，sklearn可以使用多项式特征和线性回归模型来实现。下面是一个简单的例子：

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

# 创建多项式特征
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)

# 创建线性回归模型
linear_regression = LinearRegression()

# 创建pipeline，将多项式特征和线性回归模型组合在一起
model = make_pipeline(poly_features, linear_regression)

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

在这个例子中，首先使用`PolynomialFeatures`创建了二次多项式特征，然后使用`LinearRegression`创建了线性回归模型。最后使用`make_pipeline`将两者组合在一起，形成了一个pipeline。

你可以根据自己的需要调整多项式的阶数`degree`，以获得更高阶的非线性关系。

相关问题

sklearn 多元 非线性回归

sklearn提供的多元非线性回归模型有很多种，其中比较常用的是基于核方法的回归模型，如SVR（支持向量回归）和KRR（核岭回归）等。

以SVR为例，它可以处理非线性回归问题，通过使用核函数将数据映射到高维空间中，然后在高维空间中构建线性模型，从而实现非线性回归。在sklearn中，可以使用SVR模型实现多元非线性回归，代码示例如下：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 构造训练数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([2, 5, 8])

# 构造SVR模型
svr_model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

# 训练模型
svr_model.fit(X, y)

# 预测
X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
y_pred = svr_model.predict(X_test)
print(y_pred)

其中，SVR的核函数选择了径向基函数（rbf），C为正则化参数，gamma为核函数的系数。

除了SVR以外，sklearn还提供了其它的多元非线性回归模型，如KRR、MLPRegressor等，可以根据实际需求选择适合的模型。

python多元非线性回归

Python中多元非线性回归可以使用scikit-learn库中的PolynomialFeatures和LinearRegression模块来实现。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和数据。

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

X = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6], [0.7, 0.8]])
y = np.array([0.5, 0.6, 0.7, 0.8])

2. 定义多项式特征。

poly = PolynomialFeatures(degree=2)

3. 将原始数据转换为多项式特征。

X_poly = poly.fit_transform(X)

4. 定义线性回归模型。

model = LinearRegression()

5. 训练模型。

model.fit(X_poly, y)

6. 使用模型进行预测。

X_test = np.array([[0.9, 1.0]])
X_test_poly = poly.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_test_poly)
print(y_pred)

这里使用了二次多项式特征，可以根据实际情况选择不同的多项式特征。