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를 통해 확인했습니다.이전 답변의 실수에 대해 사과드립니다. 이 경우 다시 시작하겠습니다:'''파이썬  import numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.  def __init__(self, input_shape, num_labels, outputs) -> None```이 예제에서는 먼저 `np.random.seed(42)`를 사용하여 데이터 프레임을 생성합니다. 그런 다음 `None`을 반환합니다.그런 다음 `define()` 메서드를 사용하여 데이터를 훈련 및 테스트 집합으로 분할하고 각 테스트 세트에서 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 다음은 이를 수행하는 방법의 예입니다:자바스크립트const features = [];const trainingModel = new Model('training-model', {  model: 'bert-base-uncased',  test: