Python 将TFIDF特征向量从sklearn传递到SGDClassizer

我试图通过给出一个测试用例并在X的训练数据上训练来预测数组Y的值，现在我的问题是，我想将训练集X更改为TF-IDF特征向量，那么这怎么可能呢？ 隐约地说，我想做这样的事情

import numpy as np
from sklearn import linear_model
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
Y = np.array(['C++', 'C#', 'java','python'])
clf = linear_model.SGDClassifier()
clf.fit(X, Y)
print (clf.predict([[1.7, 0.7]]))
#python

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scikit中的学习

。 我假定X是要分类的文本列表

import numpy as np
from sklearn import linear_model
X = np.array_str([['abcd', 'efgh'], ['qwert', 'yuiop'], ['xyz','abc'],['opi', 'iop']])
Y = np.array(['C++', 'C#', 'java','python'])
clf = linear_model.SGDClassifier()
clf.fit(X, Y)

然后使用

X_train

作为新的X来训练分类器

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X)

clf = linear_model.SGDClassifier()
clf.fit(X_train, Y)