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。
