Python sklearn中是否有用于非线性逻辑回归的模块？

在这里提供的软件包

sklearn

中，我们看到了

linear\u model

模块，该模块非常适用于

logistic回归

ML问题。我成功地为数据集实现了这一点，数据集的决策边界可以用一条直线分隔。但问题是如何为

非线性模型实现logisitc回归

我尝试搜索库（在上面的guithub链接中），如果它包含任何相关模块，但无法。有没有办法从sklearn中处理非线性问题？（除了聚类算法）是否还有其他库可以帮助处理非线性回归？欢迎提出建议
 一种方法是将您认为需要的非线性特征添加到数据集中。例如，如果您认为一个变量中的二次项会有所帮助（它们可以让您拟合正交椭圆），那么添加x^2，y^2。。。列到数据矩阵的x、y、。然后在此基础上运行线性方法。
你知道逻辑回归不是回归模型吗？这是一个分类器。你说的是回归，但你展示的例子是一个分类，逻辑回归也是一个分类器。scikit中有几种非线性估计器，如支持向量机。