Python ValueError:无法在文本分类中将字符串转换为浮点

我想应用一个分类模型，因为我得到了这个错误：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv('bbc-text.csv')

X = df['text']  
y = df['category']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=33)

text_clf = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer()), ('clf', LinearSVC()), ])
text_clf.fit(X_train, y_train) 

prediction = classifier.predict(X_test)

我得到了与最后一行相关的错误：

---

ValueError:无法将字符串转换为float:“ibm释放了500项软件专利….

我很惊讶您没有收到一个错误，说未定义

分类器

（除非您在此处未显示的一段代码中定义了它）。请编辑您的帖子以包含完整的错误跟踪。