def retrain(self, name, ids, labels):
if not all(np.in1d(ids, self.ids)):<EOL><INDENT>raise ValueError("<STR_LIT>")<EOL><DEDENT>try:<EOL><INDENT>classifier = getattr(self, name)<EOL><DEDENT>except AttributeError:<EOL><INDENT>raise AttributeError("<STR_LIT>")<EOL><DEDENT>indices = np.in1d(self.ids, ids)<EOL>if isinstance(labels, str):<EOL><INDENT>labels = [labels]<EOL><DEDENT>classifier.partial_fit(self.tfidf_mat[indices, :], labels)<EOL>
Reentrenar parcialmente un clasificador SVM.

        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/>`_