用Python写出一个非线性回归模型
时间: 2023-03-01 18:10:38 浏览: 24
Python非线性回归
可以使用scikit-learn库中的非线性回归模型,例如:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data[["feature1", "feature2", ...]]
y = data["target"]
# 训练模型
reg = KNeighborsRegressor()
reg.fit(X, y)
# 使用模型预测
new_data = np.array([[0.1, 0.2, ...]])
prediction = reg.predict(new_data)
```
在这个例子中,我们使用了K近邻回归模型,它是一种非线性回归模型。只需要替换`KNeighborsRegressor`为其他非线性回归模型,例如:SVR、决策树、随机森林等,就可以使用其他非线性回归模型。
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