给定一组数据，使用机器学习技术构建一个分类模型，能够根据输入的特征将数据分为两个类别。


以下是一个销售数据集，包括产品的价格和销售数量。该数据集包含100个观测结果。请使用这个数据集构建一个分类模型，可以将产品分为畅销和不畅销两类。
价格  |  销售数量  |  类别
$10   |     100    | 畅销
$25   |      50    | 不畅销
$15   |     120    | 畅销
... ...
使用监督学习算法，如逻辑回归或支持向量机（SVM），将价格和销售数量作为特征，将类别 "畅销" 和 "不畅销" 作为标签，训练模型来进行分类预测。可以使用数据集的一部分数据作为训练集，余下的数据作为测试集来评估模型的性能。