Python 当数据不是非常分散且是通过参数研究获得的时，如何选择回归模型

我正在开发一个回归模型，使用Python的实验数据预测因变量。在实验室实验中进行了参数研究，即一次只改变一个自变量（X），并研究其对因变量（Y）的影响。这导致数据在一定时间间隔内像凝块一样（如附图所示）。我是这个领域的新手，一直在尝试开发模型，但R2值仅在0.4到0.7之间。我使用了多元线性回归、SVR、RFR等模型

有人能提出任何处理此类数据并为其建立胜任模型的方法吗

多谢各位