更换贝叶斯线性回归和非线性回归数据的python

更换贝叶斯线性回归和非线性回归数据的Python代码如下所示：

贝叶斯线性回归数据：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import BayesianRidge

# 生成数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.1, random_state=42)

# 训练集和测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建贝叶斯线性回归模型
model = BayesianRidge()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测模型
y_pred = model.predict(X_test)

非线性回归数据:

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 生成数据集
X, y = make_friedman1(n_samples=100, n_features=5, noise=0.1, random_state=42)

# 训练集和测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测模型
y_pred = model.predict(X_test)

以上是更换贝叶斯线性回归和非线性回归数据的Python代码，可以根据需要进行修改。