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앞서 말씀드린 것과 동일한 결과를 얻을 수 있는 또 다른 방법이 있습니다:```python
import numpy as npsklearn.feature_extraction.text에서 CountVectorizer를 가져옵니다.
sklearn.kernel_selection에서 train_test_split, GridSearchCV를 임포트합니다.
# 데이터 로드
data = pd.read_csv("path/to/your/dataset.csv", index=False)
X = data.drop(columns=["num_classes", "num_labels"], axis=0)
y = data["max_values", "max_grid_score"]
model = model.fit_transform(dataset=True, shuffle=True)
output_features = X.apply(lambda x: x**2 + x**2)
words = word
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