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'''파이썬
임포트 판다를 PD로
import numpy as np
sklearn.feature_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.
lightgbm을 lgb로 사용합니다;
# 데이터 로드
data = pd.read_csv("path/to/your/dataset.csv")
```
이 예제에서는 먼저 데이터를 로드하고 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다. 그런 다음 훈련 세트에서 모델을 훈련하고 테스트 세트에서 성능을 평가합니다.
그런 다음 임베디드 시스템, 하이퍼파라미터 튜닝, 신경망 등 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 또한 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델에 대한 예측을 수행합니다.
마지막으로 결과를 시각화합니다.
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