import pandas as pdimport lightgbm as lgb# 加载数据集train_data = pd.read_csv('train.csv')test_data = pd.read_csv('test.csv')# 获取训练数据集和测试数据集的标签值的最小值和最大值y_min = min(train_data['label'].min(), test_data['label'].min())y_max = max(train_data['label'].max(), test_data['label'].max())# 训练模型train_X, train_y = train_data.drop('label', axis=1), train_data['label']test_X, test_y = test_data.drop('label', axis=1), test_data['label']params = {'objective': 'regression', 'metric': 'mse'}model = lgb.train(params, lgb.Dataset(train_X, train_y), num_boost_round=100)# 对测试数据集进行预测y_pred_lgb = model.predict(test_X)# 将lgb的预测结果进行反归一化y_pred = y_pred_lgb * (y_max - y_min) + y_min，上述代码出现报错'int' object is not iterable

这个错误通常出现在你尝试对一个整数对象进行迭代时。在你的代码中，报错很可能是由于变量`y_max`或`y_min`是整数对象而不是可迭代的容器所导致的。

你可以使用`print`函数在代码中打印`y_max`和`y_min`，以确定它们的类型。如果它们是整数对象，则可能需要检查你的代码以确保正确地初始化它们。如果你能提供更多的代码和上下文，我可以更好地帮助你找到错误并提供解决方案。