比较线性、非线性和不同参数化的非线性模型的方法可以通过拟合不同数据集并进行性能评估来实现。以下是一个示例代码，展示了如何使用线性回归、多项式回归和支持向量机（SVM）进行模型比较。

首先，导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

生成一个随机数据集：

# 生成随机数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

定义线性回归模型并进行拟合：

# 线性回归模型
linear_model = LinearRegression()
linear_model.fit(X, y)
linear_predictions = linear_model.predict(X)
linear_mse = mean_squared_error(y, linear_predictions)
print("线性回归的均方误差：", linear_mse)

定义多项式回归模型并进行拟合：

# 多项式回归模型
poly_model = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly_model.fit_transform(X)
poly_linear_model = LinearRegression()
poly_linear_model.fit(X_poly, y)
poly_linear_predictions = poly_linear_model.predict(X_poly)
poly_linear_mse = mean_squared_error(y, poly_linear_predictions)
print("多项式回归的均方误差：", poly_linear_mse)

定义支持向量机（SVM）模型并进行拟合：

# 支持向量机模型
svm_model = SVR(kernel='rbf')
svm_model.fit(X, y.ravel())
svm_predictions = svm_model.predict(X)
svm_mse = mean_squared_error(y, svm_predictions)
print("支持向量机的均方误差：", svm_mse)

通过比较均方误差（MSE）来评估模型的性能，较低的MSE值表示模型拟合效果更好。可以根据不同数据集和模型参数来进行不同模型之间的比较。