如何在值变化前完成角度观测检查？

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有一些历史角度数据
data = {
    'time': np.arange(0, 100),
    'angle': np.sin(np.arange(0, 100) * 0.1) + np.random.normal(0, 0.1, 100)
}
df = pd.DataFrame(data)

# 训练一个简单的线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(df[['time']], df['angle'])

# 预测未来的角度值
future_time = 100
predicted_angle = model.predict([[future_time]])

# 设定一个阈值来判断是否需要进行角度观测检查
threshold = 0.1
current_angle = df['angle'].iloc[-1]

if abs(predicted_angle - current_angle) > threshold:
    print(f"预测到角度将在变化前超出阈值，当前角度: {current_angle}, 预测角度: {predicted_angle}")
    # 在这里执行角度观测检查的相关操作
else:
    print("角度变化在可接受范围内，无需额外检查。")