用Python写出一个非线性回归模型

可以使用scikit-learn库中的非线性回归模型，例如：

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。