機械学習でプログラミング言語を推定したい

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# データセットの準備
# Xはコードスニペットのリスト、yは対応するプログラミング言語のリスト
X = []
y = []

def read_code_snipets(langage: str):
    with open(f"learning-data/{langage}/metadata.txt", "r") as f:
        # metadataフォーマット
        # [num of file]: int, [label]: str
        num_of_file, label = f.readline().split(", ")

    for f_name in range(1, int(num_of_file) + 1):
        with open(f"learning-data/{langage}/{f_name}.txt", "r") as f:
            lines = f.readlines()
            file = "".join(lines)
            X.append(file)
            y.append(label)

langages = ["python", "cpp", "golang", "ruby", "java", "typescript"]

for langage in langages:
    read_code_snipets(langage)

# データの前処理と特徴量の抽出
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_vectorized = vectorizer.fit_transform(X)

# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_vectorized, y, test_size=0.2, random_state=42
)

# モデルの訓練
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)

# モデルの評価
y_pred = classifier.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

以下リストの各言語を使ったプログラムを、お題に合わせて作成して別々に出力してください。出力にはコメントを含めないでください。 省略したくても必ずリストの全てについて出力してください。リスト：[python, c++, go, ruby, typescript, java] お題: xxxxx