基于给定的数据集，在Python中构建一个支持向量机模型，用于根据给定的特征预测房屋价格。
样例数据集： 
1. 房屋面积（平方英尺）：2000，卧室数量：3，浴室数量：2
2. 房屋面积（平方英尺）：1400，卧室数量：2，浴室数量：1
3. 房屋面积（平方英尺）：3000，卧室数量：4，浴室数量：3
4. 房屋面积（平方英尺）：1600，卧室数量：2，浴室数量：2
以下是一个使用支持向量机模型在Python中预测房屋价格的简单示例代码：

```python
from sklearn import svm
import numpy as np

# 样本特征
X = np.array([[2000, 3, 2], [1400, 2, 1], [3000, 4, 3], [1600, 2, 2]])
# 目标变量
y = np.array([500000, 300000, 700000, 350000])

# 构建支持向量机模型
model = svm.SVR(kernel='linear', C=100)

# 在数据上进行拟合
model.fit(X, y)

# 创建一个新的测试样例
test_case = np.array([[2500, 3, 3]])

# 使用模型进行预测
predicted_price = model.predict(test_case)

# 打印预测结果
print(predicted_price)
```

在这个例子中，我们使用了 sklearn 库中的 SVM 模型，并且使用了线性核函数和 C 值为 100。我们提供了样本特征和目标变量，然后调用 fit() 函数来拟合数据。我们还创建了一个新的测试样例，并使用 predict() 函数来预测它的目标变量（即房价）。最后，我们打印预测的结果。