从Statsmodels预测模型倒数（1 / x）函数

Question

现在我已经为此动了2天，似乎找不到基于互易函数的任何预测模型。 我想做的是基于来自我的熊猫数据框的数据的预测模型。我尝试过的标准测试（例如：线性回归）返回的结果非常差，因此我对数据进行了绘图，发现这是因为数据具有（1 / x）关系，而不是线性相关。

#Create a prediction model:
result = smf.ols(data = temp2, formula = "n_guns_involved ~ injured_killed").fit()
result.summary()

Console Output for 'result'

#Bad results, let's see what reciprocal function is like
result2 = smf.ols(data = temp2, formula = "n_guns_involved ~ I(1/injured_killed)").fit()
result2.summary()

Console output for 'result2'

ik_temp = pd.DataFrame({"injured_killed": np.arange(0,20.0,0.01)})
ik_temp['Linear_prediction'] = result.predict(ik_temp)
ik_temp['Reciprocal_prediction'] = result2.predict(ik_temp)

plt.scatter(temp2['n_guns_involved'], temp2['injured_killed'])
plt.plot(ik_temp['injured_killed'], ik_temp['Linear_prediction'], color = 'red')
plt.plot(ik_temp['injured_killed'], ik_temp['Reciprocal_prediction'], color = 'green')

enter image description here

作为参考，上面的紫色线是我刚刚绘制到同一张图上的倒数函数（1 / x）-正如您所看到的，需要对其进行调整以适合数据，但是很遗憾，我无法做到这一点所以。 红线是“ Linear”线，“ Green”线是我尝试的倒数功能（通过上面代码段中的result2）。

也请注意，我尝试使用X **（-1），但是当然失败了。

任何人和所有帮助都将不胜感激-谢谢！