共计 774 个字符，预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。

要实现多元非线性回归，可以使用 scikit-learn 库中的 PolynomialFeatures 类来进行特征转换，然后使用线性回归模型进行拟合。

下面是一个示例代码，演示了如何使用多元非线性回归模型拟合一个二次函数的数据：

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

# 生成样本数据 
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([3, 6, 9, 16, 25])

# 创建多项式特征转换器 
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 创建线性回归模型 
model = LinearRegression()

# 拟合数据 
model.fit(X_poly, y)

# 预测结果 
X_test = np.array([6]).reshape((-1, 1))
X_test_poly = poly.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_test_poly)

print(" 预测结果：", y_pred)

在上述代码中，首先使用 PolynomialFeatures 类将输入特征 X 转换为多项式特征 X_poly。然后，使用 LinearRegression 类创建线性回归模型，并使用拟合方法 fit 来拟合数据。最后，使用 transform 方法将测试数据 X_test 转换为多项式特征 X_test_poly，并使用 predict 方法预测结果。

请根据自己的数据调整多项式特征的阶数 (degree)，以及其他超参数，以获得最佳的拟合效果。

丸趣 TV 网 – 提供最优质的资源集合！