The error message indicates that the shape of the `sample_weight` parameter passed to the `fit` method of the `classifier` object is not matching the expected shape. Specifically, the expected shape is `(n_samples,)` where `n_samples` is the number of samples in the training set, but the actual shape is `(8,)`.

To fix this error, you need to ensure that the `class_weights` computed earlier has the same length as the training set. You can modify the line that computes `class_weights` as follows:
```css
class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(train_df['label']), y=train_df['label'])
class_weights = dict(zip(np.unique(train_df['label']), class_weights))
train_class_weights = np.array([class_weights[label] for label in train_labels])
```
Then, you can pass the `train_class_weights` as the `sample_weight` parameter to the `fit` method as follows:
```scss
classifier.fit(train_vectors, train_labels, sample_weight=train_class_weights)
```
The modified code would look like this:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
from tqdm import tqdm

# Fix seed value
np.random.seed(42)

# Load train.csv file
train_df = pd.read_csv('train.csv')

# Check the number of classes and their distribution
class_counts = train_df['label'].value_counts()
print(f'EDA Results\n{class_counts}')

# Calculate class weights
class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(train_df['label']), y=train_df['label'])
class_weights = dict(zip(np.unique(train_df['label']), class_weights))
train_class_weights = np.array([class_weights[label] for label in train_labels])
print(f'Class weights: {class_weights}')

# Download required NLTK corpora
nltk.download('omw-1.4')
nltk.download('wordnet')

# Tokenize and normalize words, remove stopwords, correct typos, and lemmatize
tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+')
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def preprocess_text(text):
    tokens = tokenizer.tokenize(text.lower())
    tokens = [t for t in tokens if not t in stop_words]
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(t) for t in tokens]
    return " ".join(tokens)

train_df['text'] = train_df['text'].apply(preprocess_text)

# Set up TF-IDF vectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()

# Set up Naive Bayes classifier with Laplace smoothing
classifier = MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)

# Set up K-fold cross-validation
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# Set up progress bar using tqdm
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    print(f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}')
    f1_scores = []
    for train_index, test_index in tqdm(kf.split(train_df)):
        # Split data into training and test sets
        train_text = train_df.iloc[train_index]['text']
        train_labels = train_df.iloc[train_index]['label']
        test
```
오류 메시지는 `classifier` 객체의 `fit` 메서드에 전달된 `sample_weight` 매개 변수의 모양이 예상 모양과 일치하지 않음을 나타냅니다. 구체적으로, 예상되는 모양은 `(n_samples,)`이고 여기서 `n_samples`는 훈련 집합의 샘플 수이지만 실제 모양은 `(8,)`입니다.

이 오류를 수정하려면 앞서 계산한 `class_weights`의 길이가 훈련 집합과 동일한지 확인해야 합니다. 클래스 가중치`를 계산하는 줄을 다음과 같이 수정하면 됩니다:
```css
class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(train_df['label']), y=train_df['label'])
class_weights = dict(zip(np.unique(train_df['label']), class_weights))
train_class_weights = np.array([class_weights[label] for label in train_labels])
```
그런 다음 다음과 같이 `sample_weight` 파라미터로 `train_class_weights`를 `fit` 메서드에 전달할 수 있습니다:
```scss
classifier.fit(train_vectors, train_labels, sample_weight=train_class_weights)
```
수정된 코드는 다음과 같습니다:
```python
임포트 팬더로 pd
import numpy as np
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.tokenize에서 word_tokenize를 가져옵니다.
nltk.stem에서 WordNetLemmatizer를 가져옵니다.
nltk.tokenize에서 정규표현식 토큰화 도구 가져 오기
sklearn.feature_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.
sklearn.naive_bayes에서 MultinomialNB를 가져옵니다.
sklearn.metrics에서 f1_score 임포트
sklearn.model_selection에서 KFold를 가져옵니다.
sklearn.utils.class_weight에서 compute_class_weight를 가져옵니다.
tqdm에서 tqdm 가져 오기

# 시드 값 수정
np.random.seed(42)

# train.csv 파일 로드
train_df = pd.read_csv('train.csv')

# 클래스 수와 분포 확인
class_counts = train_df['label'].value_counts()
print(f'EDA Results\n{class_counts}')

# 클래스 가중치 계산
class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(train_df['label']), y=train_df['label'])
class_weights = dict(zip(np.unique(train_df['label']), class_weights))
train_class_weights = np.array([class_weights[label] for label in train_labels])
print(f'클래스 가중치: {class_weights}')

# 필요한 NLTK 말뭉치 다운로드
nltk.download('omw-1.4')
nltk.download('wordnet')

# 단어를 토큰화 및 정규화하고, 중지어를 제거하고, 오타를 수정하고, 레매타이제이션합니다.
토큰화기 = 정규표현식토큰화기(r'\w+')
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def preprocess_text(text):
    토큰 = 토큰화기.토큰화(text.lower())
    tokens = [stop_words의 t가 아닌 경우 tokens의 t에 대해 t]
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(t) for t in tokens]
    반환 " ".join(토큰)

train_df['text'] = train_df['text'].apply(preprocess_text)

# TF-IDF 벡터라이저 설정
벡터라이저 = TfidfVectorizer()

# 라플라스 평활화를 사용하여 나이브 베이즈 분류기 설정하기
classifier = MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)

# K-폴드 교차 검증 설정하기
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# tqdm을 사용하여 진행률 표시줄 설정
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    print(f'에포크 {에포크 + 1}/{에포크}')
    f1_scores = []
    for train_index, test_index in tqdm(kf.split(train_df)):
        # 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할
        train_text = train_df.iloc[train_index]['text']
        train_labels = train_df.iloc[train_index]['label']
        test
```