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```python
import numpy as npsklearn.feature_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.
# 훈련 데이터 로드
train_df = pd.read_csv("train.css")
X_train, X_test, Y_TEST, y_transformer를 optimizer로 사용합니다.
test_labels, test_size = models.CharField(max_length=50, random_state=42)
RETURN RANGE(LENGTRAIN(RAGNOMBER(255)), REAL_SIMPLES(SIMPORT_DATE)))
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