Sure, here's an example code that you can use for data augmentation and classification with ensembled models using Keras. Note that this is just an example, and you may need to modify it to fit your specific dataset and requirements.
```python
# import necessary libraries
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout, Flatten, Input, concatenate
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.layers.convolutional import Conv1D, MaxPooling1D

# load train and test data
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# data augmentation
# TODO: Add your data augmentation code here.

# prepare data for classification
X = train_data['text']
y = train_data['label']
X_test = test_data['text']

# convert labels to categorical values
y_cat = to_categorical(y)

# split data into training and validation sets
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y_cat, test_size=0.2, random_state=42)

# define tokenizer
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(X_train)

# convert text to sequences
X_train_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X_train)
X_val_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X_val)
X_test_seq = tokenizer.texts_to_sequences(X_test)

# pad sequences
max_seq_length = 500
X_train_pad = pad_sequences(X_train_seq, maxlen=max_seq_length)
X_val_pad = pad_sequences(X_val_seq, maxlen=max_seq_length)
X_test_pad = pad_sequences(X_test_seq, maxlen=max_seq_length)

# define models for ensembling
# TODO: Add your model definitions here.

# define inputs and outputs for the models
input_layer = Input(shape=(max_seq_length,))
model_outputs = []

# create a model for each ensemble model and add it to the model_outputs list
for model_definition in model_definitions:
    model = model_definition(input_layer)
    model_outputs.append(model)

# concatenate the outputs of the models
merged_output = concatenate(model_outputs, axis=1)

# add dense layers and output layer
merged_output = Dense(128, activation='relu')(merged_output)
merged_output = Dropout(0.5)(merged_output)
merged_output = Dense(64, activation='relu')(merged_output)
merged_output = Dropout(0.5)(merged_output)
merged_output = Dense(8, activation='softmax')(merged_output)

# define the final model
model = Model(inputs=input_layer, outputs=merged_output)

# compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# define early stopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, min_delta=0.001)

# train the model
history = model.fit(X_train_pad, y_train, validation_data=(X_val_pad, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[early_stopping])

# make predictions on the test data
y_test_pred = model.predict(X_test_pad)

# convert predictions to labels
y_test_pred_labels = np.argmax(y_test_pred, axis=1)

# create submission file
submission_df = pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'label': y_test_pred_labels})
submission_df.to_csv('submission.csv', index=False)

# calculate f1 macro score on the validation set
y_val_pred = model
```
다음은 Keras를 사용하여 앙상블 모델을 사용하여 데이터 증강 및 분류에 사용할 수 있는 예제 코드입니다. 이것은 단지 예시일 뿐이며, 특정 데이터 세트와 요구 사항에 맞게 수정해야 할 수도 있다는 점에 유의하세요.
```python
# 필요한 라이브러리 가져오기
팬더를 pd로 임포트
numpy를 np로 가져옵니다.
sklearn.model_selection에서 train_test_split을 가져옵니다.
sklearn.metrics에서 f1_score를 가져옵니다.
keras.preprocessing.text에서 토큰화기 임포트
keras.preprocessing.sequence에서 패드_시퀀스 가져오기
keras.utils에서 to_categorical 임포트
keras.models에서 시퀀셜, 모델 임포트
keras.layers에서 임베딩, LSTM, 밀도, 드롭아웃, 평탄화, 입력, 연결 가져오기
keras.callbacks에서 EarlyStopping 임포트
keras.layers.convolutional에서 Conv1D, MaxPooling1D를 가져옵니다.

# 훈련 및 테스트 데이터 로드
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 데이터 증강
# 할 일: 여기에 데이터 증강 코드를 추가합니다.

# 분류를 위한 데이터 준비
X = train_data['text']
y = train_data['label']
X_test = test_data['text']

# 라벨을 범주형 값으로 변환
y_cat = to_categorical(y)

# 데이터를 훈련 및 검증 집합으로 분할
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y_cat, test_size=0.2, random_state=42)

# 토큰화기 정의
토큰화기 = 토큰화기(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(X_train)

# 텍스트를 시퀀스로 변환
X_train_seq = 토큰라이저.텍스트_투_시퀀스(X_train)
X_val_seq = 토큰화기.텍스트_투_시퀀스(X_val)
X_test_seq = 토큰화기.텍스트_투_시퀀스(X_test)

# 패드 시퀀스
max_seq_length = 500
X_train_pad = pad_sequences(X_train_seq, maxlen=max_seq_length)
X_val_pad = pad_sequences(X_val_seq, maxlen=max_seq_length)
X_test_pad = pad_sequences(X_test_seq, maxlen=max_seq_length)

# 앙상블을 위한 모델 정의
# 할 일: 여기에 모델 정의를 추가합니다.

# 모델에 대한 입력과 출력을 정의합니다.
input_layer = Input(shape=(max_seq_length,))
model_outputs = []

# 각 앙상블 모델에 대한 모델을 생성하고 model_outputs 목록에 추가합니다.
모델_정의의 모델_정의에 대해:
    모델 = 모델_정의(입력_레이어)
    model_outputs.append(model)

# 모델의 출력을 연결합니다.
merged_output = concatenate(model_outputs, axis=1)

# 고밀도 레이어와 출력 레이어 추가
merged_output = Dense(128, activation='relu')(merged_output)
merged_output = 드롭아웃(0.5)(merged_output)
merged_output = Dense(64, activation='relu')(merged_output)
merged_output = Dropout(0.5)(merged_output)
merged_output = Dense(8, activation='softmax')(merged_output)

# 최종 모델 정의
model = Model(inputs=input_layer, outputs=merged_output)

# 모델 컴파일
model.compile(loss='범주형_크로센트로피', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 조기 중지 정의
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, min_delta=0.001)

# 모델 훈련
history = model.fit(X_train_pad, y_train, validation_data=(X_val_pad, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[early_stopping])

# 테스트 데이터에 대한 예측 수행
y_test_pred = model.predict(X_test_pad)

# 예측을 레이블로 변환
y_test_pred_labels = np.argmax(y_test_pred, axis=1)

# 제출 파일 생성
submission_df = pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'label': y_test_pred_labels})
submission_df.to_csv('submission.csv', index=False)

# 유효성 검사 세트에서 F1 매크로 점수 계산
Y_VAL_Pred = 모델
```