python多元非线性回归

Python中多元非线性回归可以使用scikit-learn库中的PolynomialFeatures和LinearRegression模块来实现。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和数据。

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = np.array([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6], [0.7, 0.8]])
y = np.array([0.5, 0.6, 0.7, 0.8])

2. 定义多项式特征。

poly = PolynomialFeatures(degree=2)

3. 将原始数据转换为多项式特征。

X_poly = poly.fit_transform(X)

4. 定义线性回归模型。

model = LinearRegression()

5. 训练模型。

model.fit(X_poly, y)

6. 使用模型进行预测。

X_test = np.array([[0.9, 1.0]])
X_test_poly = poly.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_test_poly)
print(y_pred)

这里使用了二次多项式特征，可以根据实际情况选择不同的多项式特征。