在数据分析中，线性模型（Linear Model）是基础工具之一，但有时数据可能呈现非线性关系。这时，你可能会好奇：是否可以借助 `lm()` 函数完成非线性拟合？答案是：可以！但需稍加变通。

首先，非线性关系可以通过数学变换转换为线性形式。例如，若数据符合指数增长模式 `y = a exp(bx)`，可通过取对数将其变为 `log(y) = log(a) + bx`。接下来，在 R 中定义新的变量并用 `lm()` 拟合即可。

其次，如果无法直接线性化，你可以尝试多项式回归（Polynomial Regression）。只需在公式中加入高次项，如 `y ~ x + I(x^2)`，便能捕捉非线性趋势。此外，利用 `poly()` 函数创建正交多项式，还能有效减少多重共线性问题。

最后，别忘了用 `summary()` 和残差图检查模型拟合效果哦！💡

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