ValueError: could not convert string to float ao executar a linha regressao_logistica.fit(treino, classe_treino)

Usei o mesmo código que está no git hub, porém está retornando o erro abaixo:

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-358239d5da47> in <module>
      2 
      3 regressao_logistica = LogisticRegression()
----> 4 regressao_logistica.fit(treino, classe_treino)
      5 acuracia = regressao_logistica.score(teste, classe_teste)
      6 print(acuracia)

4 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/series.py in __array__(self, dtype)
    855               dtype='datetime64[ns]')
    856         """
--> 857         return np.asarray(self._values, dtype)
    858 
    859     # ----------------------------------------------------------------------

ValueError: could not convert string to float: 'Embora o filme tenha sido apenas assim, o closed caption foi de longe o melhor que eu já vi! Na maioria das vezes, a ortografia é terrível e a legenda está fora de sincronia. Eu uso o closed captioning mesmo que eu possa ouvir bem, mas acho que muitos atores resmungam. Também muitas vezes a trilha sonora substitui o diálogo. Obrigado!'

Alguém passou por isso e conseguiu resolver?

O código completo até o erro é:

import pandas as pd

resenha = pd.read_csv("./imdb-reviews-pt-br.csv")
resenha.head()

from sklearn.model_selection import train_test_split

treino, teste, classe_treino, classe_teste = train_test_split(resenha.text_pt,
                                                              resenha.sentiment,
                                                              random_state = 42)
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

regressao_logistica = LogisticRegression()
regressao_logistica.fit(treino, classe_treino)
acuracia = regressao_logistica.score(teste, classe_teste)
print(acuracia)