аюсь впервые использовать featureunion в конвейере sklearn, чтобы объединить числовые (2 столбца) и текстовые (1 столбец) для классификации нескольких классов.

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import FeatureUnion

get_text_data = FunctionTransformer(lambda x: x['text'], validate=False)
get_numeric_data = FunctionTransformer(lambda x: x[['num1','num2']], validate=False)

process_and_join_features = FeatureUnion(
         [
            ('numeric_features', Pipeline([
                ('selector', get_numeric_data),
                ('clf', OneVsRestClassifier(LogisticRegression()))
            ])),
             ('text_features', Pipeline([
                ('selector', get_text_data),
                ('vec', CountVectorizer()),
                ('clf', OneVsRestClassifier(LogisticRegression()))
            ]))
         ]
    )

В этом коде «текст» - это текстовые столбцы, а «num1», «num2» - это два числовых столбца.

Сообщение об ошибке

TypeError: All estimators should implement fit and transform. 'Pipeline(memory=None,
 steps=[('selector', FunctionTransformer(accept_sparse=False,
      func=<function <lambda> at 0x7fefa8efd840>, inv_kw_args=None,
      inverse_func=None, kw_args=None, pass_y='deprecated',
      validate=False)), ('clf', OneVsRestClassifier(estimator=LogisticRegression(C=1.0, class_weigh...=None, solver='liblinear', tol=0.0001,
      verbose=0, warm_start=False),
      n_jobs=1))])' (type <class 'sklearn.pipeline.Pipeline'>) doesn't

Любой шаг, который я пропустил?