predict.py

def predict(text):
    print("text -> ",text)
    text_s=[stemmer.stem(w) for w in text.split()]
    print("text stemmed-> ",text_s)
    X=vectorizer.transform([text_s])
    X_pred=lp_classifier.predict(X).toarray()
    return [data.columns[i] for i,x in enumerate(X_pred[0]) if x==1]

text="araçım servise son getirmediğimde düzgün tamir edilmedi memnun değil"

predict(test_txt)
 #text ->  Araç servis son getirdigimde düzgü tamir edilmedi memnu değilim.
 #['Kalite']