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textar/text_classifier.py

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-# -*- coding: utf-8 -*-
 u"""Módulo de clasificación de textos.
 
 Este módulo contiene a los objetos que permiten entrenar un clasificador
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 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
 from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
 from sklearn.linear_model import SGDClassifier
-from sklearn.svm import LinearSVC  # No se usa mas Quitar
-from scipy import sparse  # No se usa mas quitar
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import os
@@ -103,7 +100,7 @@ def retrain(self, name, ids, labels):
         except AttributeError:
             raise AttributeError("No hay ningun clasificador con ese nombre.")
         indices = np.in1d(self.ids, ids)
-        if isinstance(labels, basestring):
+        if isinstance(labels, str):
             labels = [labels]
         classifier.partial_fit(self.tfidf_mat[indices, :], labels)
 
@@ -147,7 +144,7 @@ def _make_text_vectors(self, examples):
                 El tamaño de la matriz es de (N, T) donde N es la cantidad de
                 ejemplos y T es la cantidad de términos en el vocabulario.
         """
-        if isinstance(examples, basestring):
+        if isinstance(examples, str):
             if examples in self.ids:
                 textvec = self.tfidf_mat[self.ids == examples, :]
             else: