tranform转换成什么数据

transform可以将数据转换成不同的格式或形式，具体取决于使用的库和转换操作。在常见的机器学习和深度学习任务中，常见的数据转换包括：

1. 特征编码：将原始数据转换为机器学习算法可以处理的数值形式。例如，将文本数据转换为词袋模型、TF-IDF向量或词嵌入表示。

2. 特征缩放：将数值特征进行归一化或标准化，以确保它们具有相似的尺度。常见的方法包括最小-最大缩放和标准化。

3. 特征降维：通过保留最重要的特征或使用主成分分析（PCA）等方法，将高维数据转换为低维表示，以减少计算复杂度或去除冗余信息。

4. 数据平衡：在不平衡数据集中，通过欠采样、过采样或生成合成样本等方法，调整类别之间的样本分布。

5. 时间序列转换：对时间序列数据进行滚动窗口操作、平滑处理或聚合操作，以提取更有意义的特征。

这只是一些常见的数据转换示例，具体应用取决于任务和数据类型。