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Señales de seguridad de ClawHub: una guía de codificación para el análisis de señales de seguridad de un extremo a otro y la clasificación de veredictos en el conjunto de datos de habilidades de IA

TEXT_COL = “skill_md_content” NUM_COLS = OBJETIVO = “clawscan_verdict” def prep(df): salida = df.copy() salida = fuera.fillna(“”).astype(str).str.slice(0, 6000) para c en NUM_COLS: fuera = pd.to_numeric(fueraerrores=”coerce”) devuelve train_p, test_p = prep(train_df), prep(test_df)…