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

如果测试集与训练集的大小不一样，可以使用以下Python代码将lgb的预测结果恢复到预测数据集的数据范围大小：

import numpy as np

# 假设lgb的预测结果为y_pred_lgb，训练集标签为y_train，测试集标签为y_test
y_pred_lgb = np.array([0.2, 0.5, 0.8])
y_train = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
y_test = np.array([0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# 恢复预测结果到测试集数据范围大小
y_pred = (y_pred_lgb - np.min(y_train)) / (np.max(y_train) - np.min(y_train)) * (np.max(y_test) - np.min(y_test)) + np.min(y_test)

# 如果测试集与训练集的大小不一样，需要进行数据范围的调整
if len(y_train) != len(y_test):
    y_pred = y_pred * (len(y_test) / len(y_train))

print(y_pred)  # 输出 [0.56 0.64 0.72]

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，大小范围与测试集标签值相同。如果测试集与训练集的大小不一样，需要进行数据范围的调整，这里采用了简单的比例调整方法。