在Gemma模型中處理非線性關系，可以通過引入非線性變量轉換或使用非線性函數來建立模型。一種常用的方法是引入多項式特征或交互特征，以捕獲變量之間的非線性關系。另一種方法是使用核方法，將原始特征映射到更高維的特征空間中，從而可以更好地擬合非線性關系。此外，也可以使用神經網絡等深度學習模型來處理非線性關系。最終，通過比較不同模型的性能并選擇最佳模型，可以更好地處理非線性關系。
