在Sklearn回归中将一个特征设置为线性，其他特征设置为多项式？

Question

我用sklearn在Python上做线性回归。我有一块地，有价格，平方米，还有离海的距离。在

我想用这样一种方式来建立模型，它把平方米的特性作为线性的，但是距离海的多项式。在

我看过多项式的教程，但不是多元的，也不是我的例子，1变量线性多项式和其他多项式。在

这能做到吗？我试图预测地价，如果可能的话，我正在绘制我现在所拥有的，但是“平方米”和“距离泳海”特征是线性的。在

编辑

以下是数据示例：

area;sea_distance;price
547;144;399000
501;166;330000
525;166;330000
544;208;90000
502;208;140000
550;215;160000
519;230;130000
516;231;140000
518;231;140000
522;245;260000
552;245;500000
502;252;140000
544;252;140000
502;252;190000
550;255;230000
520;268;134000
472;277;250000
516;298;140000
591;388;75000
600;435;120000
476;445;55000
501;445;55000
501;445;55000
501;445;70000
520;513;175000
520;513;175000
501;520;55000
500;527;52000
511;533;95000
501;553;55000
511;553;55000
512;553;55000
500;562;160000
504;581;175000
724;581;175000
501;596;55000
500;600;50000
606;632;175000
526;633;50000
548;633;55000
300;698;25600

有些数据不完全吻合，还有一些变量我没有，比如有些地块的海拔可能比其他地块高，所以价格更高。在

这是我从数据中得到的图表，你看，到大海的距离不是线性的