在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，尤其适用于线性可分的数据集。今天，让我们一起用Python动手实践一个简单的线性SVM分类器！

首先，我们需要导入必要的库，如`numpy`和`sklearn`。接着，准备数据集——可以使用经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset），它非常适合初学者。通过调用`train_test_split()`将数据划分为训练集和测试集，确保模型能够有效评估性能。

接下来是核心部分：创建SVM分类器并指定核函数为“linear”。使用`fit()`方法训练模型，然后利用`predict()`对测试集进行预测。为了检验模型效果，引入`accuracy_score()`计算准确率，直观了解分类器的表现。

最后，可视化结果，比如绘制决策边界图，进一步加深对线性SVM原理的理解。通过这次实践，你会发现，即使是最基础的线性SVM也能解决许多实际问题！💪

机器学习 Python SVMClassifier