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그럼요! 나머지 코드는 다음과 같습니다:```pythonimport numpy as npmatplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다.sklearn.feature_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.# 훈련 데이터 로드train_df = pd.read_csv("train.csv")# 텍스트 전처리토큰화기 = tokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')트랜스포머 = torch.nn.functional.fit(X_train, y_train)# 범주형 변수를 숫자 값으로 변환하기벡터라이저 = 벡터라이저.텍스트_투_시퀀스(X_test, y_test)# 모델 정의model = BertForSequenceClassifier(n_estimators=100, activation='relu', input_shape='softmax')model.add(Dense(1))# 토큰화기를 사용하여 텍스트 데이터를 전처리합니다.tokeniz