#step2 构建SVC分类器，并用(xTrain,ylabels)完成训练

好的，我们可以使用Scikit-learn库中的SVC模型来构建分类器，并使用(xTrain, ylabels)进行训练。以下是代码示例：

from sklearn.svm import SVC

# 构建SVC模型
svm_model = SVC(kernel='linear')

# 使用(xTrain, ylabels)训练模型
svm_model.fit(xTrain, ylabels)

在这里，我们使用“linear”内核作为SVC模型的内核函数。您也可以尝试使用其他内核函数，如“rbf”或“poly”。

训练完成后，我们可以使用该模型对测试数据进行预测。