给一组数据，根据数据训练一个2分类SVM模型，并预测下面的输入。
训练数据：

- 特征1：1，特征2：2，标签：0
- 特征1：-1，特征2：1，标签：0
- 特征1：2，特征2：-1，标签：1
- 特征1：-2，特征2：1，标签：1

预测输入：

- 特征1：0.5，特征2：1
训练一个SVM分类器，可以将标签1和标签0分开，预测输入（0.5，1）属于哪个类别。模型在预测时会先将输入映射到所需的特征空间，然后运用已知的决策边界将数据分类。

下面是具体的步骤：

Step 1：处理训练数据

将训练数据分为特征（features）和标签（labels）

    features = [[1, 2], [-1, 1], [2, -1], [-2, 1]]
    labels = [0, 0, 1, 1]

Step 2：训练SVM

训练SVM分类器，使用训练数据

    from sklearn import svm
    clf = svm.SVC(kernel='linear')
    clf.fit(features, labels)

Step 3：使用SVM进行预测

使用SVM对输入（0.5，1）进行预测

    clf.predict([[0.5, 1]])

预测的结果是属于标签0。

    输出：array([0])