проблема с использованием sklearn.pipeline с GaussianNB

Question

Я хочу проверить модель настроения

, это часть моего кода.

sentiment_model = Pipeline([
    ('vectorizer', TfidfVectorizer(binary=False, strip_accents='ascii', stop_words=stop_words_Evaluacion_entre_Pares, ngram_range=(1,2))),
    ('tfidf', TfidfTransformer(use_idf=True)),
    ('clf', GaussianNB()),
])

, но у меня появляется следующая ошибка

A sparse matrix was passed, but dense data is required. Use X.toarray() to convert to a dense numpy array.

, когда я используйте

sentiment_model.fit(X_train,y_train)

или я получаю эту ошибку

TfidfVectorizer - Vocabulary wasn't fitted.

, когда пытаюсь использовать

sentiment_model.predict_proba(['text here...'])

любое решение?