实现以下代码 (1)当BMI<18.5时，BMI_range值为0。 (2)当18.5 BMI-24时，BMI_ range值为1。 (3)当24＜BMI<28时，BMI_range值为2。 (4)当BMI=28时，BMI_range值为3。 1、构建BMI_range特征。2、构建支持向量机分类模型预测服装尺寸。3、评估支持向量机分类模型效果。

好的，我来帮您实现一下代码：

import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 构建BMI_range特征
def get_bmi_range(bmi):
    if bmi < 18.5:
        return 0
    elif bmi >= 18.5 and bmi < 24:
        return 1
    elif bmi >= 24 and bmi < 28:
        return 2
    else:
        return 3

df["BMI_range"] = df.apply(lambda row: get_bmi_range(row["BMI"]), axis=1)

# 准备训练数据和测试数据
X = df[["Height", "Weight", "BMI_range"]]
y = df["Size"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建支持向量机分类模型
clf = svm.SVC(kernel="linear", C=1.0)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估支持向量机分类模型效果
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Precision:", precision_score(y_test, y_pred, average="weighted"))
print("Recall:", recall_score(y_test, y_pred, average="weighted"))

其中，`data.csv`文件应该包含每个人的身高、体重、BMI和对应的服装尺寸。在代码中，我们首先根据BMI值计算出每个人的BMI_range特征，然后准备训练数据和测试数据。接着，我们使用支持向量机分类模型进行训练和预测，并使用准确率、精确率和召回率等指标来评估模型的性能。

请注意，以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据您的数据和需求进行修改。