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

是的，我建立的模型中确实存在多变量具有较强的非线性特征。为了进一步改进模型，我们可以采用非线性或者非参数方法，比如基于决策树的模型或者支持向量机等。

以下是一个使用R语言中的支持向量机（SVM）模型进行非线性建模的示例代码：

#加载数据
data <- read.csv("data.csv")

#将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(nrow(data), 0.7 * nrow(data))
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

#使用svm()函数建立支持向量机模型
library(e1071)
svm_model <- svm(target ~ ., data = train, kernel = "radial", cost = 10, gamma = 0.1)

#预测测试集数据
predict_svm <- predict(svm_model, test)

#计算模型的准确率
accuracy <- sum(predict_svm == test$target) / nrow(test)

在上面的代码中，我们首先加载数据集，并将其分为训练集和测试集。然后使用svm()函数建立支持向量机模型，其中kernel参数指定使用径向基函数（radial basis function）作为核函数，cost参数表示误差惩罚因子，gamma参数表示核函数的参数。最后，我们使用predict()函数对测试集进行预测，并计算模型的准确率。

需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要进行参数调整、模型评估等操作，以得到更好的模型效果。