我有一个模型，该模型主要采用累积数据并进行预测。这不是棒球，但我将其用作一个非常准确的类比。您输入到目前为止的所有总数，它可以预测目标未来的位置。

games_played|runs|runs_against|hits|hits_against|games_won
          20| 100|         120| 200|         240|       10

Expected games won after 5 more games: 12

我想做的是回答诸如“我们在 N 场比赛中预计会有多少次跑动？如果我们跑得比这多，那我们还能赢得多少场胜利？”之类的问题。

             |games_played|runs|runs_against|hits|hits_against|games_won
          now|          20| 100|         120| 200|         240|       10
    predicted|          25| 120|         150| 240|         300|       12
user_adjusted|          25| 130|         140| 260|         280|       13

我现在能想到的唯一方法是拥有多个模型，每个特征一个，然后将所有预测的特征放入另一个模型中。然后用户可以更新个别功能。这感觉像是工作量过大并且容易出错，但我可能完全错了。我不能只是线性地预测未来的特征，因为关系更复杂。

最适合此的算法/方法/工具是什么？我现在正在使用 scikit-learn。