在右侧编辑器补充代码，利用sklearn构建支持向量机模型。

好的，以下是利用 sklearn 构建支持向量机模型的代码：

# 加载sklearn库来调用svm算法
from sklearn import svm
import joblib

# 输入的数据
X = [[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]]
# 输入数据对应的类别(标签)
y = [0, 0, 1, 1]

# 调用sklearn库实现svm算法
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 开始训练
clf.fit(X, y)

# 将训练好的结果保存模型参数
joblib.dump(clf, "my_model.m")

# 加载之前保存的模型参数进行预测
clf = joblib.load("my_model.m")
test_X = [[0.5, 0.5], [1.5, 1.5]]
print(clf.predict(test_X))  # 调用预测函数进行分类

# 输出当前的支持向量
print(clf.support_vectors_)

这段代码使用了线性核函数来构建支持向量机模型，使用 fit 函数进行训练，并将训练好的结果保存在 my_model.m 文件中。然后，使用 load 函数加载模型参数，使用 predict 函数对输入的数据进行分类。最后，输出当前的支持向量。