在使用AI预处理器进行数据转换时，可能会由于不同输入数据的特征形状不同而导致输出结果的特征形状也不同。为解决这个问题，可以使用一些常见的方法来处理数据，确保输入数据具有相同的特征形状，从而使得输出结果也具有相同的特征形状。

例如，在使用Keras进行神经网络建模时，可以使用numpy库中的reshape函数来将数据转换为具有相同特征形状的格式。示例代码如下：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 原始数据
X = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

# 数据预处理：将每行数据进行reshape操作，确保每行数据的特征形状相同
X = np.reshape(X, (4, 2))

# 建立神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=2, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

在上面的示例代码中，我们首先使用numpy库中的reshape函数将每行数据转换为具有相同特征形状的格式，然后再使用Keras建立神经网络模型进行训练。这样可以确保数据在进行预处理转换后，特征形状相同，从而避免AI预处理器输出结果具有不同特征形状的问题。