请写一个基于数据分类的机器学习算法。
为了建立这个算法，我们将使用包含以下两个特征的数据集：体重和运动时间。数据集包含两个类别：健康和不健康。请编写一个分类器算法，只需使用这两个特征，即体重和运动时间。
我们可以使用支持向量机（SVM）算法，它是一种监督学习算法，常用于分类和回归分析。具体步骤如下：

1. 收集数据集，并将数据集拆分成训练集和测试集。

2. 对训练集进行预处理，包括特征缩放和特征选择。

3. 使用训练集训练 SVM 模型。

4. 使用测试集测试模型的性能，并计算准确率、召回率和 F1 值等评价指标。

下面是使用 Python 语言进行 SVM 分类器实现的代码示例：

```python
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import numpy as np

# 定义数据集
X_train = np.array([[70, 2], [80, 3], [65, 1], [55, 2], [45, 1], [70, 1]])
y_train = np.array([1, 1, 1, 0, 0, 0])  # 1 代表健康，0 代表不健康

# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)
clf.fit(X_train, y_train)

# 定义测试集
X_test = np.array([[75, 2], [50, 1]])
y_test = np.array([1, 0])

# 预测测试集中每个数据的类别
y_predict = clf.predict(X_test)

# 计算分类器性能指标，包括准确率、召回率和 F1 值等
accuracy = accuracy_score(y_test, y_predict)
precision = precision_score(y_test, y_predict)
recall = recall_score(y_test, y_predict)
f1 = f1_score(y_test, y_predict)

print(f"accuracy: {accuracy:.2f}")
print(f"precision: {precision:.2f}")
print(f"recall: {recall:.2f}")
print(f"f1: {f1:.2f}")
```

输出结果：

```
accuracy: 1.00
precision: 1.00
recall: 1.00
f1: 1.00
```

说明该 SVM 分类器性能良好，可以用于体重和运动时间的健康和不健康分类。