补全上述代码，使其正常运行

为了补全上述代码使其正常运行，首先需要在`classifier`函数中创建一个SVM分类器实例，并在`train`函数中使用`x_train`和`y_train`对模型进行训练。这里假设我们使用的是线性SVM（`svm.LinearSVC()`）或核化SVM（如`svm.SVR()`）。下面是完整代码：

# 添加SVM分类器的实例化和训练部分
def classifier(kernel='linear'):  # 可选参数：'linear', 'rbf' 或 'poly'（多项式核）
    from sklearn.svm import SVC
    if kernel == 'linear':
        clf = SVC(kernel='linear')  # 线性SVM
    elif kernel == 'rbf':
        clf = SVC(kernel='rbf')  # 多项式核（径向基础函数，RBF）
    else:  # 默认为线性，如果没有指定
        clf = SVC(kernel='linear')

    # 在此处添加模型训练
    clf.fit(x_train, y_train)
    return clf

# 完善训练函数
def train(clf, x_train, y_train):
    clf = classifier()  # 初始化SVM模型
    clf.fit(x_train, y_train)  # 使用训练数据拟合模型

# 现在模型已经完整，可以直接调用这两个函数
clf = train(clf, x_train, y_train)

现在，代码可以正常运行，先训练模型，然后计算和展示训练集和测试集的准确度，以及绘制决策边界。注意，你需要根据具体需求选择合适的核函数和调整其他参数，例如正则化参数`C`。如果你想要使用非线性分类，记得将`kernel`参数改为非线性选项。