给定一组数据，使用适当的分类算法对其进行训练，并使用该训练模型对新数据进行预测。


训练数据集：
身高，体重，鞋码
1.65，60，7.5
1.80，70，8.5
1.75，80，9
1.70，65，8
测试数据集：
1.68，62，8
给定身高、体重和鞋码的训练数据集，可以使用分类算法，如决策树、随机森林或支持向量机等进行训练。然后，使用训练出的模型对新数据集中的数据进行预测。在这种情况下，可以针对每个鞋码进行分类（例如，分类1=鞋码7.5，分类2=鞋码8，分类3=鞋码8.5和分类4=鞋码9），并使用最接近测试数据集中的鞋码的训练数据集中的数据作为预测结果。根据提供的数据，测试数据集的预测结果应该为分类2，即鞋码为8。