Как ограничить модель (кубической) регрессии прохождением определенных точек? ⇐ Python

[Anonymous]

Рассмотрим следующий пример:

импортировать statsmodels.formula.api как smf импортировать случайный импортировать панд как pd df = pd.DataFrame({'y': [x**2 + random.gauss(2) для x в диапазоне (10)], 'x' : [x для x в диапазоне (10)]}) модель = smf.ols(данные = df, формула = 'y ~ x + I(x**2) + I(x**3)').fit() df['pred'] = model.predict(df) df.set_index('x').plot()



Как видите, я подогнал к своим данным кубическую модель, и в целом соответствие довольно хорошее. Однако я хотел бы ограничить мою кубическую модель следующими значениями в двух конкретных точках x:
[*]f(0) = 10 [*]f(8) = 60
Как это сделать в statsmodels или sklearn? Спасибо!