机器学习多项式拟合处理的方法通常使用多项式回归。多项式回归是一种回归分析方法，用于建立自变量和因变量之间的非线性关系。它通过将自变量的多项式作为特征输入到线性模型中，从而实现对非线性关系的拟合。具体步骤如下：
收集数据：收集包含自变量和因变量的数据样本。
特征转换：将自变量进行多项式特征转换，将其扩展为多项式的形式。例如，对于一个自变量x，可以构造x的2次、3次、4次等多项式特征，如x^2、x^3、x^4等。
模型训练：将扩展后的多项式特征和对应的因变量输入到线性模型（如线性回归、岭回归、Lasso回归等）中进行训练。线性模型会学习到多项式特征和因变量之间的线性关系。
模型评估：使用评估指标（如均方误差、决定系数等）对模型进行评估，判断模型的拟合效果。
模型预测：使用训练得到的模型对新的自变量进行预测，得到相应的因变量预测结果。
需要注意的是，多项式拟合可能会出现过拟合问题。当多项式的阶数过高时，模型可能会过度拟合训练数据，导致在未知数据上的泛化能力较差。因此，需要通过交叉验证、正则化等方法来控制模型的复杂度，以避免过拟合。