题目给了两部分数据，一部分训练集，有实际的值进行对照，我在用神经网络训练的时候将输入的数据进行了归一化（包括测试集给出 的输入），但是题目没有给出测试集的真实值，我将测试集用于模型中得出来的应该是归一化对应的值，现在怎么将这部分数据反归一化，恢复到原来的数量级。
你好，你是做的神经网络回归问题吧？你归一化的函数取的是什么？一般处理数据的时候可以对输入输出进行归一化处理
[X_train, Xfun] = mapminmax(X_train, 0, 1);%归一化训练集X（按行归一化）
[Y_train, Yfun] = mapminmax(Y_train, 0, 1);%归一化训练集Y（按行归一化）
X_test = mapminmax('apply', X_test, Xfun); %按照归一化训练集X_train的办法归一化测试集X_test
Y_pred = pred(net, X_test) %这个是用神经网络X_test预测的归一化的Y（如果是sim请用sim函数）
Y_pred = mapminmax('reverse', Y_pred, Yfun)%进行反归一化就是你的预测的真实的Y
如有帮助望采纳，有什么疑问可以一起讨论呢