我有一个在行业中似乎很普遍的问题，但是我不知道如何在机器学习中解决它。
我的问题是，例如，我有10个输入特征X =（x0，x1，... x9）和4个目标值Y =（y0，y1，y2，y3）。
训练/测试数据集的数量很少（<1000个项目）。
通常，我可以将模型从X训练到Y。
但是我想知道如何设置X，以便可以在特定范围内设置一些Y值（例如y1> 100）。 关键是y1> 100不在数据集中的实例。
我尝试进行一些调查，发现这种问题称为“逆问题”。
但是我仍然不知道如何应用某些ML技能（例如SVM，决策树）来解决它。
有人在这种问题上有经验吗？您能和我分享您解决问题的方式吗？