下記の様に、複数のデータを正規化し、機械学習をしたものの、
正解ラベルは１つしかない場合の予測結果を正規化前の状態にる場合、
どのようにするのがスマートでしょうか。
（復元用のデータフレームも次元を合わせてAAA,BBBを空にして作る必要あり？？）

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
msst = MinMaxScaler()
input_dataframe = pd.DataFrame(msst.fit_transform(data[['AAA','BBB','CCC']].values))

・機械学習による学習処理(学習データ：AAA,BBB,CCC　正解ラベル：CCC）
・機械学習による予測処理(predictedにはCCCのみが入る）

pd.DataFrame(msst.inverse_transform(predicted))←変数が3つではなく１つといことでエラー