code: def make_classifier(self, name, ids, labels):
          
          if not all(np.in1d(ids, self.ids)):
              raise ValueError("Hay ids de textos que no se encuentran \
                                almacenados.")
          setattr(self, name, SGDClassifier())
          classifier = getattr(self, name)
          indices = np.searchsorted(self.ids, ids)
          classifier.fit(self.tfidf_mat[indices, :], labels)
docs: Entrenar un clasificador SVM sobre los textos cargados.
  
          Crea un clasificador que se guarda en el objeto bajo el nombre `name`.
  
          Args:
              name (str): Nombre para el clasidicador.
              ids (list): Se espera una lista de N ids de textos ya almacenados
                  en el TextClassifier.
              labels (list): Se espera una lista de N etiquetas. Una por cada id
                  de texto presente en ids.
          Nota:
              Usa el clasificador de `Scikit-learn <http://scikit-learn.org/>`_