code: def classify(self, classifier_name, examples, max_labels=None,
                   goodness_of_fit=False):
          
          classifier = getattr(self, classifier_name)
          texts_vectors = self._make_text_vectors(examples)
          return classifier.classes_, classifier.decision_function(texts_vectors)
docs: Usar un clasificador SVM para etiquetar textos nuevos.
  
          Args:
              classifier_name (str): Nombre del clasidicador a usar.
              examples (list or str): Se espera un ejemplo o una lista de
                  ejemplos a clasificar en texto plano o en ids.
              max_labels (int, optional): Cantidad de etiquetas a devolver para
                  cada ejemplo. Si se devuelve mas de una el orden corresponde a
                  la plausibilidad de cada etiqueta. Si es None devuelve todas
                  las etiquetas posibles.
              goodness_of_fit (bool, optional): Indica si devuelve o no una
                  medida de cuan buenas son las etiquetas.
          Nota:
              Usa el clasificador de `Scikit-learn <http://scikit-learn.org/>`_
  
          Returns:
              tuple (array, array): (labels_considerados, puntajes)
                  labels_considerados: Las etiquetas que se consideraron para
                      clasificar.
                  puntajes: Cuanto más alto el puntaje, más probable es que la
                      etiqueta considerada sea la adecuada.