在此处提供的sklearn包中，Github/Sklearn我们看到linear_model模块非常适用于logistic regression ML问题。我成功地实现了数据集，其决策边界可以用直线分开。但问题是如何实现non-linear models的logisitc回归。
我尝试搜索库（在上面的guithub链接中），如果它包含任何相关模块，但不能。有没有办法处理sklearn的非线性问题？ （除了聚类算法）是否还有其他库来帮助进行非线性回归？欢迎提出建议。
答案 0 :(得分：0)
您可以采用的一种方法是在数据集中添加您认为需要的非线性功能。例如，如果您认为一个变量中的二次项将有所帮助（它们将允许您拟合正交椭圆），则将x ^ 2，y ^ 2，...列附加到x，y，...的数据矩阵中。然后对此运行线性方法。