非线性公式通常用于拟合数据，以便更好地描述数据的特性。在检测过程中，可以使用非线性公式来识别异常值、建立模型或进行预测。以下是使用非线性公式进行检测的一些建议：

1. 确定问题类型：首先，需要确定要解决的问题类型，例如异常检测、分类、回归等。这将有助于选择合适的非线性公式。
2. 选择合适的非线性公式：根据问题类型，选择一个合适的非线性公式。例如，对于分类问题，可以选择逻辑回归、支持向量机等；对于回归问题，可以选择多项式回归、岭回归等。
3. 准备数据：确保数据已经进行了预处理，例如缺失值填充、特征缩放等。此外，还需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
4. 训练模型：使用训练集数据和非线性公式训练模型。在训练过程中，可以调整模型参数以获得最佳性能。
5. 评估模型：使用测试集数据评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。如果模型性能不佳，可以尝试调整非线性公式或优化其他相关参数。
6. 应用模型：将训练好的模型应用于实际数据，进行检测。例如，在异常检测中，可以使用模型识别潜在的异常值；在分类问题中，可以使用模型对新样本进行预测；在回归问题中，可以使用模型预测目标变量的值。
7. 迭代优化：根据实际情况，可能需要多次迭代优化模型参数和非线性公式，以获得更好的检测效果。