как использовать обученную модель для тестирования нового предложения на Python (sklearn)

У меня есть код для обучения модели для multi class text classification, и он работает, но я не могу использовать эту модель. это мой код для обучения

def training(df):
X = df.Text
y = df.Tags
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
lr = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
               ('tfidf', TfidfTransformer()),
               ('clf', LogisticRegression()),
               ])

lr.fit(X_train, y_train)
y_pred1 = lr.predict(X_test)
print(f"Accuracy is : {accuracy_score(y_pred1, y_test)}")
print(lr.predict('ماست کم چرب 900 گرمی رامک'))

когда я запустил код, получил этот результат Accuracy is : 0.9957983193277311 и эту ошибку

• Отслеживание (последний вызов последним): файл E: \ Python \ NLP Project \ Beta_00 \ Level0 \ handleClassification.py, строка 100, в обучении (df)

  Файл E: \ Python \ NLP Project \ Beta_00 \ Level0 \ handleClassification.py, строка 85, в обучающей печати (lr.predict ('ماست کم چرب 900 رمی رامک'))

  Файл E: \ Python \ NLP Project \ Beta_00 \ venv \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils \ metaestimators.py строка 120, in out = lambda * args, ** kwargs: self.fn (obj, * args, * * kwargs)

  Файл E: \ Python \ NLP Project \ Beta_00 \ venv \ lib \ site-packages \ sklearn \ pipeline.py, строка 418, в прогнозе Xt = transform.transform (Xt)

  Файл E: \ Python \ NLP Project \ Beta_00 \ venv \ lib \ site-
  packages \ sklearn \ feature_extraction \ text.py, строка 1248, при преобразовании вызывает ValueError (ValueError: ожидается итерация по необработанным текстовым документам, строковый объект полученный.