在下面的代码中，sklearn中的线性回归模型是如何非线性预测的？

在sklearn中，线性回归模型可以通过添加多项式特征来实现非线性预测。具体地，在下面的代码中，我们可以使用PolynomialFeatures类将特征转换为多项式特征，然后再使用线性回归模型进行预测。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 原始特征
X = [[1], [2], [3], [4]]

# 将特征转换为多项式特征，例如添加二次多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 线性回归模型拟合
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_poly, y)

# 预测新样本
X_new = [[5]]
X_new_poly = poly.transform(X_new)
y_pred = reg.predict(X_new_poly)

在这段代码中，我们首先创建了一个包含原始特征的矩阵X。然后，我们使用PolynomialFeatures类将特征X转换为多项式特征，通过设置degree参数来指定最高次数的多项式特征。接下来，我们使用线性回归模型LinearRegression来拟合转换后的多项式特征X_poly和对应的目标变量y。最后，我们可以使用训练好的模型进行非线性预测，通过对新样本的特征进行多项式转换，并使用reg.predict方法获得预测结果。

这种方法可以通过引入高阶多项式特征来捕捉原始特征中的非线性关系，从而实现线性回归模型的非线性预测。它的优势在于不需要显式地定义非线性函数，而是通过多项式特征转换来实现。适用场景包括但不限于拟合非线性曲线、数据预处理、特征工程等。

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