如何将lgb的预测结果恢复到预测数据集的数据范围大小，python代码展示,测试集与训练集的大小不一样的情况下其中，y_pred_lgb 表示lgb的预测结果，Y_train 表示训练数据集的标签值，Y_test 表示测试数据集的标签值。最终输出的 y_pred 表示恢复后的预测结果，数据集是pandas

可以按照以下步骤将lgb的预测结果恢复到数据集的数据范围大小：

1. 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(Y_train.min(), Y_test.min())
y_max = max(Y_train.max(), Y_test.max())

2. 将lgb的预测结果进行反归一化，即将预测结果转换为原始数据集中的范围。

y_pred = y_pred_lgb * (y_max - y_min) + y_min

完整的代码如下所示：

import pandas as pd
import 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