使用predictions = model.fit().predict(start=len(train_data_arr), end=len(train_data_arr)+len(test_data_arr)-1, typ='levels')对模型进行预测后，得到的预测结果只有一个值。如果希望根据测试集的时间步返回对应数量的预测值，应该怎么做

如果你使用的是ARIMA模型，可以使用`forecast()`函数来预测多个时间步的值。该函数的第一个参数为预测的时间步数，第二个参数为可选的置信区间，第三个参数为预测类型，例如：

forecast_values, stderr, conf_int = model.forecast(len(test_data_arr), alpha=0.05)

其中`len(test_data_arr)`表示预测的时间步数，`alpha=0.05`表示使用95%的置信区间。`forecast_values`为预测的值，`conf_int`为置信区间。

如果你使用的是其他的模型，则需要查看该模型的文档或代码，来确定如何进行多步预测。