Применить tfidf с керасом для классификации мультиклассовых текстов в python
Я применяю skealearn на 10 класс текстовой классификации, я использую
def featureextraction2(data , clf):
data.dropna(inplace=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = \
train_test_split(data['text'], data['class'], random_state = 0)
vect = CountVectorizer().fit(X_train)
X_train_vectorized = vect.transform(X_train)
#clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train_vectorized, y_train)
Я хочу применить керас с tfidf, когда я использую этот код (после определения модели) не работает
model.fit([X_train_vectorized], batch_size=64, y=to_categorical(y_train), verbose=1, validation_split=0.3,
shuffle=True, epochs=5, callbacks=[checkpointer])