栅格/预测函数返回的结果小于训练样本范围

栅格/预测函数返回的结果小于训练样本范围是指在使用栅格或预测函数进行数据分析或预测时，得到的结果值小于训练样本的取值范围。

栅格是一种用于表示和处理空间数据的数据结构，它将地理空间划分为规则的网格单元，并在每个单元中存储相应的属性值。栅格数据通常用于地理信息系统（GIS）和遥感图像处理中。栅格/预测函数是在栅格数据上进行计算和分析的函数，可以用于预测未来的趋势、模拟地理过程、进行空间插值等。

当栅格/预测函数返回的结果小于训练样本范围时，可能存在以下情况：

1. 数据异常：训练样本中存在异常值或离群点，导致预测结果超出了样本范围。在数据预处理阶段，可以通过异常值检测和处理方法来解决这个问题。
2. 模型不准确：使用的栅格/预测函数可能存在模型不准确的情况，导致预测结果偏离了实际情况。可以尝试使用其他模型或算法进行预测，或者对模型进行参数调整和优化。
3. 数据边界问题：训练样本的边界值可能与实际情况不符，导致预测结果超出了样本范围。在数据采集和样本选择阶段，需要确保样本的边界值能够覆盖实际应用场景。

针对这个问题，腾讯云提供了一系列与栅格数据处理和预测相关的产品和服务：

1. 腾讯云地理信息系统（GIS）：提供了丰富的地理信息处理和分析功能，包括栅格数据处理、空间插值、地理数据可视化等。详情请参考：腾讯云GIS产品介绍
2. 腾讯云人工智能（AI）：提供了强大的机器学习和深度学习算法，可以用于栅格数据的预测和模型训练。详情请参考：腾讯云人工智能产品介绍
3. 腾讯云大数据分析（Data Analysis）：提供了高性能的数据处理和分析平台，支持栅格数据的存储、计算和可视化。详情请参考：腾讯云大数据分析产品介绍

需要注意的是，以上产品和服务仅作为参考，具体的解决方案应根据实际需求和场景进行选择和定制。