你不能。从广义上讲，机器学习模型学习在数据点之间进行插值。在这里你试图推断，推断很困难，很容易出错。如果您使用一个简单的模型，例如线性回归，那么很容易推断并且相当容易评估结果可能有多糟糕。如果您使用的是更复杂的模型，比如多项式回归，那么就像下面发布的xkcd 漫画的摘录一样，它可能会变得任意糟糕。

随机森林或内核回归等模型只能在数据点之间进行插值。要在数据之外进行推断，您可以使用最后看到的斜率（就像您在问题所附的图中所做的那样），或者仅使用对最后一个已知点 (x=4) 的预测作为上述所有内容的预测。这种简单的推断方法通常用于时间序列，如果您没有太多数据，则可能是首选方法。两种解决方案都相当武断，没有好的答案。

通常我已经看到通过向前延伸最后一条线来完成，尽管这显然是非常危险的，因为局部拟合的性质和端点附近的极值。

可能有一些先进的技术，或者您可以从时间序列文献中记下一些笔记并“抑制”最后一行或将其与趋势的全局度量相结合。因此，您使用最后一条线与简单回归的总体斜率或其他东西进行平均，以尝试使您的最后一个局部测量保持一致。这些都是现成的建议，但无论您做什么，将其扩展至适合的 x 值范围之外都是可能的，但很危险。