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이전 답변에서 혼동을 드린 점 사과드립니다. 다음은 업데이트된 코드입니다:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 데이터 로드
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df['text'].apply(lambda x: true, batch_size: 1):
# 텍스트 데이터를 전처리합니다.
X_train, X_test, y_train = trainer.fit_transform(X, y, test_size, label=True, random_state=42)
* 텍스트 데이터를 훈련 및 테스트 집합으로 분할합니다.
테스트 세트에서 모델의 성능을 평가합니다. 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
