你所建立的合理模型中是否有多变量具有较强的非线性特征？若有，请采用非线性或者非参数方法进一步改进模型。R语言代码

在建立模型时，如果数据中存在多个变量具有较强的非线性特征，可以采用非线性或非参数方法来改进模型。其中一种常用的方法是使用基于树的模型，例如随机森林和梯度提升树。

下面是使用R语言实现随机森林模型的示例代码：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_data <- data[train_index,]
test_data <- data[-train_index,]

# 安装和加载randomForest包
install.packages("randomForest")
library(randomForest)

# 建立随机森林模型
rf_model <- randomForest(target ~ ., data = train_data, ntree = 500)

# 预测测试集数据
pred <- predict(rf_model, newdata = test_data)

# 计算模型的准确率
accuracy <- sum(pred == test_data$target) / nrow(test_data)
print(paste("准确率为", accuracy))

其中，target为目标变量，其他变量为自变量。代码中使用randomForest包建立随机森林模型，并使用测试集数据进行预测和准确率计算。可以根据实际情况调整参数，如ntree表示随机森林中树的数量。