请更改上述代码

如果你想要使用SVC模型对新的数据进行预测，你需要先将新数据进行与训练数据相同的处理，包括特征选择和标准化等步骤。具体来说，你需要先将新数据的特征列选择为与训练数据相同的列，然后使用训练数据的标准化器进行标准化处理，最后使用训练好的SVC模型进行预测。

以下是一个示例代码，假设你有一个新的Excel表格数据，文件名为"new_data.xlsx"，你想要使用训练好的SVC模型对其进行预测：

# 加载新的Excel表格数据
new_path = "D:\Documents\Desktop\new_data.xlsx"
new_data = pd.read_excel(new_path)

# 选择与训练数据相同的特征列
new_X = new_data.iloc[:, 1:6].values

# 标准化新数据
new_X_scaled = scaler.transform(new_X)

# 使用训练好的SVC模型进行预测
new_y_pred = svc_clf.predict(new_X_scaled)

# 打印预测结果
print(new_y_pred)

在这个示例代码中，我们首先加载了新的Excel表格数据，然后选择了与训练数据相同的特征列，并使用训练数据的标准化器进行标准化处理。最后，我们使用训练好的SVC模型对新数据进行预测，并打印了预测结果。注意，这里的标准化器是在训练数据上进行拟合的，因此在使用时需要使用训练好的标准化器，而不是重新拟合一个新的标准化器。