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)

 # 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 predictions on test data
test\_predictions = classifier.predict(test\_vectors)

# Create DataFrame with id and label columns
test\_results\_df = pd.DataFrame({'id': test\_df['id'], 'label': test\_predictions.astype(int)})

# Save DataFrame to CSV file
test\_results\_df.to\_csv('0317\_test.csv', index=False)
at this code, occur error. 
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel\_11040\3169049507.py in 
 71 
 72 # Train classifier
---> 73 classifier.fit(train\_vectors, train\_labels, sample\_weight=train\_class\_weights)
 74 
 75 # Test classifier and calculate F1 score

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\naive\_bayes.py in fit(self, X, y, sample\_weight)
 678 if sample\_weight is not None:
 679 Y = Y.astype(np.float64, copy=False)
--> 680 sample\_weight = \_check\_sample\_weight(sample\_weight, X)
 681 sample\_weight = np.atleast\_2d(sample\_weight)
 682 Y \*= sample\_weight.T

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in \_check\_sample\_weight(sample\_weight, X, dtype, copy)
 1563 
 1564 if sample\_weight.shape != (n\_samples,):
-> 1565 raise ValueError(
 1566 "sample\_weight.shape == {}, expected {}!".format(
 1567 sample\_weight.shape, (n\_samples,)

ValueError: sample\_weight.shape == (37919,), expected (37920,)!
please fix it.
엠포트 판다를 PD로
numpy를 np로 임포트
import nltk
nltk.corpus에서 스톱워드 가져오기
nltk.tokenize에서 word\_tokenize 임포트
nltk.stem에서 WordNetLemmatizer를 가져옵니다.
nltk.tokenize에서 정규표현식 토큰화 도구 가져오기
sklearn.feature\_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.
sklearn.naive\_bayes에서 MultinomialNB를 가져옵니다.
sklearn.metrics에서 f1\_score 가져오기
sklearn.model\_selection에서 KFold를 가져옵니다.
sklearn.utils.class\_weight에서 compute\_class\_weight를 가져옵니다.
tqdm에서 tqdm 가져오기

# 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')

# 단어 토큰화 및 정규화, 중단어 제거, 오타 수정, 레매타이제이션
토큰화기 = 정규표현식토큰화기(r'\w+')
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop\_words = set(stopwords.words('english'))

def preprocess\_text(text):
 토큰 = 토큰화기.토큰화(text.lower())
 토큰 = [stop\_words의 t가 아닌 경우 토큰의 t에 대한 t]
 토큰 = [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 설정하기
epochs = 10
에포크가 범위(에포크) 안에 있으면:
 print(f'에포크 {에포크 + 1}/{에포크}')
 f1\_scores = []
 for train\_index, test\_index in tqdm(kf.split(train\_df)):
 # 데이터를 훈련 및 테스트 집합으로 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 = 벡터라이저.fit\_transform(train\_text)
 test\_vectors = 벡터라이저.transform(test\_text)

 # 훈련 분류자
 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'])

# 테스트 데이터에 대한 예측 만들기
test\_predictions = classifier.predict(test\_vectors)

# ID 및 레이블 열로 데이터 프레임 만들기
test\_results\_df = pd.DataFrame({'id': test\_df['id'], 'label': test\_predictions.astype(int)})

# 데이터프레임을 CSV 파일에 저장하기
test\_results\_df.to\_csv('0317\_test.csv', index=False)
이 코드에서 오류가 발생합니다. 
---------------------------------------------------------------------------
값 오류 트레이스백(가장 최근 호출 마지막)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel\_11040\3169049507.py in 
 71 
 72 # 훈련 분류기
---> 73 classifier.fit(train\_vectors, train\_labels, sample\_weight=train\_class\_weights)
 74 
 75 # 분류기 테스트 및 F1 점수 계산

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\naive\_bayes.py in fit(self, X, y, sample\_weight)
 678 sample\_weight가 None이 아닌 경우:
 679 Y = Y.astype(np.float64, copy=False)
--> 680 sample\_weight = \_check\_sample\_weight(sample\_weight, X)
 681 sample\_weight = np.atleast\_2d(sample\_weight)
 682 Y \*= sample\_weight.T

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py에서 \_check\_sample\_weight(sample\_weight, X, dtype, copy)
 1563 
 1564 if sample\_weight.shape != (n\_samples,):
-> 1565 raise ValueError(
 1566 "sample\_weight.shape == {}, expected {}!".format(
 1567 sample\_weight.shape, (n\_samples,)

ValueError: sample\_weight.shape == (37919,), 예상 (37920,)!
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