Here's the modified code with the correction for the sample\_weight error:
```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))
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_text = train_df.iloc[test_index]['text']
        test_labels = train_df.iloc[test_index]['label']

        # Vectorize training and test data
        train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_text)
        test_vectors = vectorizer.transform(test_text)

        # Calculate class weights for training set
        train_class_weights = np.array([class_weights[label] for label in train_labels])

        # Train classifier
        classifier.fit(train_vectors, train_labels, sample_weight=train_class_weights)

        # Test classifier and calculate F1 score
        predictions = classifier.predict(test_vectors)
        f1 = f1_score(test_labels, predictions, average='macro')
        f1_scores.append(f1)

    # Print average F1 score for the epoch
    print(f'Average F1 score: {np.mean(f1_scores)}')

# Load test.csv file
test_df = pd.read_csv('test.csv')

# Preprocess test data
test_df['text'] = test_df['text'].apply(preprocess_text)

# Vectorize test data
test_vectors = vectorizer.transform(test_df['text'])

# Make
```
다음은 sample\_weight 오류를 수정한 수정된 코드입니다:
```python
임포트 팬더로 pd
import numpy as np
import nltk
nltk.corpus에서 중지어 가져오기
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))
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_text = train_df.iloc[test_index]['text']
        test_labels = train_df.iloc[test_index]['label']

        # 훈련 및 테스트 데이터 벡터화
        train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_text)
        test_vectors = 벡터라이저.transform(test_text)

        # 훈련 세트에 대한 클래스 가중치 계산
        train_class_weights = np.array([class_weights[label] for label in train_labels])

        # 훈련 분류기
        classifier.fit(train_vectors, train_labels, sample_weight=train_class_weights)

        # 분류기 테스트 및 F1 점수 계산
        예측 = classifier.predict(test_vectors)
        F1 = F1_Score(test_labels, predictions, average='macro')
        f1_scores.append(f1)

    # 에포크의 평균 F1 점수 인쇄
    print(f'평균 F1 점수: {np.mean(f1_scores)}')

# test.csv 파일 로드
test_df = pd.read_csv('test.csv')

# 테스트 데이터 전처리
test_df['text'] = test_df['text'].apply(preprocess_text)

# 테스트 데이터 벡터화
test_vectors = vectorizer.transform(test_df['text'])

# Make
```