Применить tfidf с керасом для классификации мультиклассовых текстов в python

Question

Я применяю skealearn к 10 классам 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 применять кера с помощью 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])