Есть ли функция для прогнозирования значения x (x-ax) на основе значения y?
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin = LinearRegression()
...
lin.fit(x, y)
lin.predict(110.0)
С помощью этого кода я могу приблизительно сказать, каково значение y для входа x. Есть ли наоборот, где я могу сказать, каково значение х на основе у?
С помощью LinearRegresion (или Exponential) это довольно легко, я могу получить коэффициенты регрессии и найти обратную функцию. Тогда я могу легко получить значение x на основе y, но у меня есть проблемы, когда я использую полиномиальную регрессию, найти обратную функцию немного сложнее, чем для линейной функции?
Есть ли простой способ , чтобы предсказать, сколько x-значений осталось до достижения некоторого y-значения?
Самый простой пример, который я могу себе представить, это если у нас есть график расстояния и расхода топлива (см. Img1). Я знаю, что с lin.predi c (x1) я могу получить значение limit , но могу ли я сделать что-то вроде function (limit) для получить х1?
пример
Tnx.