load_wine

load_wine — это функция из sklearn.datasets, которая загружает Wine dataset, популярный датасет для задач классификации и анализа многомерных данных.

Основные характеристики:

1. Размерность и структура

• 178 объектов (вино)
• 13 признаков на объект
• 3 класса вина

2. Признаки
   Примеры: содержание алкоголя, кислотность, цветность, магний и др.
3. Целевая переменная

• Метка класса (target) — целое число 0, 1 или 2

2. Использование в NumPy и Scikit-learn

from sklearn.datasets import load_wine
 
data = load_wine()
X = data.data        # признаки (178, 13)
y = data.target      # метки классов (178,)
feature_names = data.feature_names  # названия признаков
target_names = data.target_names    # названия классов

5. Типичный рабочий процесс

• X → масштабирование, стандартизация
• y → целевая переменная для классификации
• Можно визуализировать 2–3 признака, использовать для обучения моделей (логистическая регрессия, SVM, kNN)

Коротко:
load_wine загружает готовый набор данных о винах с признаками и метками классов, удобный для обучения и экспериментов с классификацией.