Scikit learn 带ransacregrator的多项式的极限允许值

我将以下白色像素作为输入数据，并使用sklearn.linear_model.ransacregrator拟合2次多项式（二次）以避免异常值。这种情况下的结果显示为红色，完全正确：

然而，我知道在我的应用程序中，二次曲线的最小值/最大值总是在这张图像的右侧（但我不知道在哪个高度），曲率不会那么强。 换言之：我已经知道我的最佳拟合应该像蓝线一样，其他点都是腐败的异常值

是否有办法通过（例如）提供损失函数来控制或限制TransacRecgressor的结果，该函数惩罚非常强的曲率，但在使用较低的曲率时仍试图找到最佳拟合

提前感谢您提供的任何提示或链接：-）

好的，我找到了一种简单（但很可能是昂贵）的方法：

def is_model_valid(estimator, X, y):
    return abs(estimator.coef_[2]) < 0.001

好的，我找到了一种简单（但很可能是昂贵）的方法：

def is_model_valid(estimator, X, y):
    return abs(estimator.coef_[2]) < 0.001