多元非线性回归python代码

多元非线性回归是利用多个自变量将因变量与自变量之间的关系拟合为非线性函数的一种回归分析方法。Python中可以使用scikit-learn进行多元非线性回归的建模。以下是一个简单的多元非线性回归的Python代码示例：

# 导入需要的库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载Boston房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 将自变量进行多项式变换
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_train_poly = poly.fit_transform(X_train)
X_test_poly = poly.transform(X_test)

# 进行线性回归拟合
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train_poly, y_train)

# 输出预测结果和测试结果的R2分数
print('预测结果：', reg.predict(X_test_poly))
print('测试结果R2分数：', reg.score(X_test_poly, y_test))

这里的代码中，首先使用`sklearn.datasets`库中的`load_boston`函数加载Boston房价数据集。然后使用`train_test_split`将数据集分为训练集和测试集。接着使用`PolynomialFeatures`进行多项式变换，将自变量进行多项式拟合，这里设置`degree=2`表示进行二次多项式拟合。最后使用`LinearRegression`函数进行线性回归拟合。输出预测结果和测试结果的R2分数。

需要注意的是，在使用多项式变换的时候，需要对训练集和测试集分别进行变换，不能直接对整个数据集进行变换，否则会导致数据泄露的问题，影响模型的预测效果。