如何对数据进行归一化处理后进行机器学习训练，并在训练后将预测结果还原回原始数据？代码是什么

对于数据归一化处理，常用的方法有最小-最大缩放和标准化处理。最小-最大缩放将数据缩放到一个指定的范围内，通常是将数据缩放到[0,1]或[-1,1]之间。标准化处理则是将数据缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布中。

对于最小-最大缩放，可以使用如下代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 对原始数据进行缩放

# 进行机器学习训练

predicted_data = model.predict(scaled_data) # 进行预测

# 将预测结果还原回原始数据
predicted_data = scaler.inverse_transform(predicted_data)

对于标准化处理，可以使用如下代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 对原始数据进行标准化处理

# 进行机器学习训练

predicted_data = model.predict(scaled_data) # 进行预测

# 将预测结果还原回原始数据
predicted_data = scaler.inverse_transform(predicted_data)

以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行调整。