Estou tentando usar o SKLearn 0.20.2 para criar um pipeline enquanto uso o novo recurso ColumnTransformer. Meu problema é que, quando executo meu classificador:clf.fit(x_train, y_train) Eu continuo recebendo o erro:

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

Tenho uma coluna de blocos de texto chamadatext. Todas as minhas outras colunas são de natureza numérica. Estou tentando usar o Countvectorizer no meu pipeline e acho que é aí que está o problema. Gostaria muito de ter uma mão com iss

Depois que eu executo o pipeline e verifico meu x_train / y_train, isso se parece útil (omitir os números das linhas que normalmente aparecem na coluna da esquerda e a coluna de texto fica mais alta do que a mostrada na imagem

from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.compose import ColumnTransformer
# plus other necessary modules

# mapped to column names from dataframe
numeric_features = ['hasDate', 'iterationCount', 'hasItemNumber', 'isEpic']
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='median'))
])

# mapped to column names from dataframe
text_features = ['text']
text_transformer = Pipeline(steps=[
    ('vect', CountVectorizer())
])

preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[('num', numeric_transformer, numeric_features),('text', text_transformer, text_features)]
)

clf = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
                      ('classifier', MultinomialNB())
                     ])

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.33)
clf.fit(x_train,y_train)