我用下面的公式做了一个glm

glm(lone_total ~ class + age + basic_needs_covered_id,
    data = mod_data_lone,
    family = gaussian(link = "inverse") )

用以下等式解释系数：

Y=1/（β2X2+β1X1+β0）

现在为了可视化我的模型，我需要预测一个数据集。

pred_data <- predict(final_model, 
                    newdata = newdata_income,
                    se.fit = TRUE, 
                    type = "response")

然后在vlaues上运行exp（）

#log to exp
pred_data$lwr <- exp(pred_data$fit - 1.96 * pred_data$se.fit)
pred_data$upr <- exp(pred_data$fit + 1.96 * pred_data$se.fit)
pred_data$fit <- exp(pred_data$fit)

但这在我目前的模型上不起作用，斜率（或值）保持相反。我如何根据上面给出的公式预测值？Y=1/（β2X2+β 1X 1 +β0）