Sure, here's an example of how you could use stacking to improve the performance of the model:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import lightgbm as lgb

# Load the training data
train_data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/DACON/train.csv')

# Load the test data
test_data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/DACON/test.csv')

# Split the data into training and validation sets
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_data['text'], train_data['label'], test_size=0.3, random_state=96)

# Preprocess the text data using CountVectorizer and TfidfVectorizer
count_vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X_train_count = count_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_valid_count = count_vectorizer.transform(X_valid)

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_valid_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_valid)

# Train base models on different feature sets
model1 = RandomForestClassifier(random_state=42)
model1.fit(X_train_count, y_train)

model2 = GradientBoostingClassifier(random_state=42)
model2.fit(X_train_tfidf, y_train)

model3 = LogisticRegression(random_state=42)
model3.fit(X_train_count, y_train)

# Use base models to make predictions on validation set
X_valid_preds = pd.DataFrame({
    'model1': model1.predict(X_valid_count),
    'model2': model2.predict(X_valid_tfidf),
    'model3': model3.predict(X_valid_count),
})

# Train a LightGBM model on the stacked predictions
train_data_lgb = lgb.Dataset(X_valid_preds, label=y_valid)
params = {
    'objective': 'multiclass',
    'num_class': 8,
    'metric': 'multi_logloss',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}
model = lgb.train(params, train_data_lgb, num_boost_round=100)

# Evaluate the model on the validation set using macro F1 score
X_valid_preds = pd.DataFrame({
    'model1': model1.predict(X_valid_count),
    'model2': model2.predict(X_valid_tfidf),
    'model3': model3.predict(X_valid_count),
})
y_valid_pred = model.predict(X_valid_preds)
y_valid_pred_class = y_valid_pred.argmax(axis=1)
f1_macro = f1_score(y_valid, y_valid_pred_class, average='macro')
print('Validation macro F1 score:', f1_macro)

# Preprocess the test data using CountVectorizer and TfidfVectorizer
X_test_count = count_vectorizer.transform(test_data['text'])
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(test_data['text'])

# Use base models to make predictions on test set
X_test_preds = pd.DataFrame({
    'model1': model1.predict(X_test_count),
    'model2': model2.predict(X_test_tfidf),
    'model3': model3.predict(X_test_count),
})

# Make predictions on the test data using the stacked model
y_pred = model.predict(X_test_preds)

# Save the predictions to a CSV file in the format expected by the sample submission
submission_df = pd
```
스태킹을 사용하여 모델 성능을 개선하는 방법의 예는 다음과 같습니다.
'''python
import pandas as pd
sklearn.feature_extraction.text에서 CountVectorizer, TfidfVectorizer를 가져옵니다.
sklearn.model_selection에서 train_test_split을 가져옵니다.
sklearn.metrics에서 f1_score 임포트
sklearn.ensemble에서 랜덤 포레스트 분류기, 그라디언트 부스팅 분류기 임포트
sklearn.linear_model에서 로지스틱 회귀를 가져옵니다.
LIGHTGBM을 LGB로 가져옵니다.

# 훈련 데이터 로드
train_data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/DACON/train.csv')

# 테스트 데이터 로드
test_data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/DACON/test.csv')

# 데이터를 훈련 및 검증 세트로 분할합니다.
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_data['text'], train_data['label'], test_size=0.3, random_state=96)

# CountVectorizer와 TfidfVectorizer를 사용하여 텍스트 데이터 전처리하기
count_vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X_train_count = count_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_valid_count = count_vectorizer.transform(X_valid)

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_valid_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_valid)

# 다양한 특징 집합에 대해 기본 모델 훈련
model1 = RandomForestClassifier(random_state=42)
model1.fit(X_train_count, y_train)

model2 = GradientBoostingClassifier(random_state=42)
model2.fit(X_train_tfidf, y_train)

model3 = 로지스틱회귀(random_state=42)
model3.fit(X_train_count, y_train)

# 기본 모델을 사용하여 검증 세트에 대한 예측을 수행합니다.
X_valid_preds = pd.DataFrame({
    'model1': model1.predict(X_valid_count),
    'model2': model2.predict(X_valid_tfidf),
    'model3': model3.predict(X_valid_count),
})

# 스택된 예측에 대해 LightGBM 모델 훈련하기
train_data_lgb = lgb.Dataset(X_valid_preds, label=y_valid)
params = {
    'objective': 'multiclass',
    'num_class': 8,
    'metric': 'multi_logloss',
    '부스팅_유형': 'gbdt',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}
model = lgb.train(params, train_data_lgb, num_boost_round=100)

# 매크로 F1 점수를 사용하여 검증 세트에서 모델을 평가합니다.
X_valid_preds = pd.DataFrame({
    'model1': model1.predict(X_valid_count),
    'model2': model2.predict(X_valid_tfidf),
    'model3': model3.predict(X_valid_count),
})
y_valid_pred = model.predict(X_valid_preds)
y_valid_pred_class = y_valid_pred.argmax(axis=1)
f1_macro = f1_score(y_valid, y_valid_pred_class, average='macro')
print('유효성 검사 매크로 F1 점수:', f1_macro)

# CountVectorizer 및 TfidfVectorizer를 사용하여 테스트 데이터 전처리
X_test_count = count_vectorizer.transform(test_data['text'])
X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(test_data['text'])

# 테스트 세트에 대한 예측을 위해 기본 모델 사용
X_test_preds = pd.DataFrame({
    'model1': model1.predict(X_test_count),
    'model2': model2.predict(X_test_tfidf),
    'model3': model3.predict(X_test_count),
})

# 스택 모델을 사용하여 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
y_pred = model.predict(X_test_preds)

# 샘플 제출에서 예상되는 형식으로 예측을 CSV 파일에 저장합니다.
submission_df = pd
```