对于一个异或问题，假设有四个样本，特征坐标分别为（0，0），（1，1），（1，0），（0，1），标签依次为0，0，1，1.使用SVC模型建立分类器，并预测点（0.3，0.8）的类别

好的，针对这个问题，我可以为您提供以下解答：

由于样本特征为二维坐标，且标签为0/1，因此可以使用支持向量机（SVM）模型进行分类。而由于是异或问题，可以选择使用非线性核函数进行分类。

下面是使用Python中的sklearn库来实现的代码：

from sklearn.svm import SVC

# 定义样本特征和标签
X = [[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 使用SVC模型，并选择rbf作为核函数
clf = SVC(kernel='rbf')
clf.fit(X, y)

# 预测点（0.3，0.8）的类别
print(clf.predict([[0.3, 0.8]]))

运行以上代码，可以得到输出结果为：[1]，即该点被预测为类别1。