If your dataset is imbalanced, you can reflect the character of this dataset in your code by using appropriate performance metrics and balancing techniques. Here's an updated version of the code that uses the F1 score for each class instead of the macro F1 score, and also uses class weighting to balance the dataset during training:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight

# Load the training and test data
train_df = pd.read_csv("train.csv")
test_df = pd.read_csv("test.csv")
submission_df = pd.read_csv("sample_submission.csv")

# Prepare the data
X_train = train_df["text"].values
y_train = train_df["label"].values
X_test = test_df["text"].values

# Tokenize the text data
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=10000, oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(X_train)
X_train = tokenizer.texts_to_sequences(X_train)
X_test = tokenizer.texts_to_sequences(X_test)

# Pad the sequences to a fixed length
max_length = 200
X_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=max_length, padding="post", truncating="post")
X_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=max_length, padding="post", truncating="post")

# Split the training data into a training set and a validation set
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

# Compute the class weights to balance the dataset during training
class_weights = compute_class_weight("balanced", np.unique(y_train), y_train)

# Define the model architecture
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=16, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(8, activation="softmax")
])

# Compile the model
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy", tf.keras.metrics.Precision(), tf.keras.metrics.Recall()])

# Train the model with class weighting
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, validation_data=(X_val, y_val), class_weight=dict(enumerate(class_weights)), verbose=2)

# Load the best-performing model
best_model = tf.keras.models.load_model("best_model.h5")

# Make predictions on the test data using the best-performing model
y_pred = np.argmax(best_model.predict(X_test), axis=-1)

# Save the predictions to a submission file
submission_df["label"] = y_pred
submission_df.to_csv("submission.csv", index=False)

# Evaluate the model using the F1 score for each class
y_val_pred = np.argmax(best_model.predict(X_val), axis=-1)
class_f1_scores = f1_score(y_val, y_val_pred, average=None)
for i, f1_score in enumerate(class_f1_scores):
    print("Class {}: {:.2f}".format(i, f1_score)))
```
In this updated code, we use the `compute_class_weight` function from scikit-learn to compute the class weights for the training data, which we pass to the `fit` method using a dictionary. We also use the `tf.keras.metrics.Precision()` and `tf.keras.metrics.Recall()` metrics in addition to the accuracy metric during training. After training, we evaluate the best-performing model using the F1 score for each class on the validation set.

If
데이터 세트가 불균형한 경우, 적절한 성능 지표와 밸런싱 기법을 사용하여 데이터 세트의 특성을 코드에 반영할 수 있습니다. 다음은 매크로 F1 점수 대신 각 클래스에 대한 F1 점수를 사용하고 클래스 가중치를 사용하여 훈련 중에 데이터 세트의 균형을 맞추는 코드의 업데이트 버전입니다:'``python임포트 팬더로 pdimport numpy as np임포트 텐서플로우로 tfsklearn.model_selection에서 train_test_split을 가져옵니다.sklearn.metrics에서 f1_score 임포트sklearn.utils.class_weight에서 compute_class_weight를 가져옵니다.# 훈련 및 테스트 데이터 로드train_df = pd.read_csv("train.csv")test_df = pd.read_csv("test.csv")submission_df = pd.read_csv("sample_submission.csv")# 데이터 준비X_train = train_df["text"].valuesy_train = train_df["label"].valuesX_test = test_df["text"].values# 텍스트 데이터 토큰화tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=10000, oov_token="<OOV>")토큰화기.맞춤_온_텍스트(X_train)X_train = 토큰화기.텍스트_투_시퀀스(X_train)X_test = 토큰화기.텍스트_투_시퀀스(X_test)# 시퀀스를 고정 길이로 채우기max_length = 200X_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=최대_길이, padding="post", truncating="post")X_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=max_length, padding="post", truncating="post")# 훈련 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 분할합니다.X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)# 훈련 중 데이터 세트의 균형을 맞추기 위해 클래스 가중치를 계산합니다.class_weights = compute_class_weight("balanced", np.unique(y_train), y_train)# 모델 아키텍처 정의model = tf.keras.Sequential([[    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=16, input_length=최대_길이),    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),    tf.keras.layers.Dense(8, activation="softmax")])# 모델 컴파일model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy", tf.keras.metrics.Precision(), tf.keras.metrics.Recall()])# 클래스 가중치를 사용하여 모델 훈련history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, validation_data=(X_val, y_val), class_weight=dict(enumerate(class_weights)), verbose=2)# 가장 성능이 좋은 모델 로드best_model = tf.keras.models.load_model("best_model.h5")# 가장 성능이 좋은 모델을 사용하여 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다.y_pred = np.argmax(best_model.predict(X_test), axis=-1)# 제출 파일에 예측을 저장합니다.submission_df["label"] = y_predsubmission_df.to_csv("submission.csv", index=False)# 각 클래스에 대한 F1 점수를 사용하여 모델을 평가합니다.y_val_pred = np.argmax(best_model.predict(X_val), axis=-1)class_f1_scores = f1_score(y_val, y_val_pred, average=None)for i, f1_score in enumerate(class_f1_scores):    print("Class {}: {:.2f}".format(i, f1_score))))```이 업데이트된 코드에서는 scikit-learn의 `compute_class_weight` 함수를 사용하여 학습 데이터에 대한 클래스 가중치를 계산하고, 이를 사전을 사용하여 `fit` 메서드에 전달합니다. 또한 훈련 중에 정확도 메트릭 외에 `tf.keras.metrics.Precision()` 및 `tf.keras.metrics.Recall()` 메트릭을 사용합니다. 훈련 후에는 검증 세트의 각 클래스에 대한 F1 점수를 사용하여 가장 성능이 좋은 모델을 평가합니다.만약