python进行多元非线性回归

可以使用Python中的scikit-learn库进行多元非线性回归。以下是一个简单的示例代码：

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

# 创建一个多项式回归模型
poly_model = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=3)), ('linear', LinearRegression())])

# 训练模型
poly_model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = poly_model.predict(X_test)

其中，`PolynomialFeatures`用于将特征进行多项式扩展，`LinearRegression`用于进行线性回归，`Pipeline`用于将多项式扩展和线性回归组合成一个模型。在训练模型时，需要传入训练集的特征和标签，即`X_train`和`y_train`。在预测时，需要传入测试集的特征，即`X_test`，模型会输出预测的标签，即`y_pred`。

需要注意的是，多项式回归容易出现过拟合现象，因此需要对模型进行正则化处理，以提高模型的泛化能力。可以使用`Ridge`或`Lasso`等正则化方法进行处理。