scaler.inverse_transform(np.array(future_sales).reshape(-1, 1))

`scaler.inverse_transform()` 是用于将经过标准化（如缩放）的数据转换回原始数值范围的方法，通常在使用预处理技术（如MinMaxScaler或StandardScaler）之后。`future_sales` 是一个未来销售预测的结果数组，可能已经过模型预测并进行了缩放。

假设我们有一个经过缩放的未来销售预测 `scaled_future_sales`：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设multi_linear_model_mms.df_result包含了标准化后的future_sales列
df_scaled = multi_linear_model_mms.df_result[['future_sales']]
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df_scaled)

# 对未来的销售预测进行反标准化
inverse_transformed_sales = scaler.inverse_transform(np.array(scaled_future_sales).reshape(-1, 1))

print("Original future sales predictions: \n", inverse_transformed_sales)

这段代码演示了如何通过 `scaler.inverse_transform()` 将标准化的 `scaled_future_sales` 转换回原始数值。请注意，`inverse_transform` 方法只适用于那些已知缩放参数的情况，即你在训练时应用的相同缩放器。