使用归一化的输入训练出的预测输出（类型为numpy数组）能否反归一化

可以反归一化。如果使用最小-最大归一化（Min-Max Normalization），则可以使用以下公式反归一化：

X = (x_norm * (max_val - min_val)) + min_val

其中，`x_norm` 是经过归一化处理的输入数据，`max_val` 和 `min_val` 分别是在归一化过程中使用的最大值和最小值。`X` 是反归一化后的原始数据。

如果使用标准化（Standardization）处理，则可以使用以下公式反归一化：

X = (x_norm * std) + mean

其中，`x_norm` 是经过标准化处理的输入数据，`std` 和 `mean` 分别是在标准化过程中使用的标准差和平均值。`X` 是反归一化后的原始数据。