导入scikit-leam内置的红酒（wine教据集，查看mine 数据集的结构，输 出wine 数据集特征数据和目标变量的维度。分）

在Python中，如果你想要使用scikit-learn库中的红酒（Wine）数据集，并查看其结构，首先需要安装必要的库。如果你还没有安装`sklearn`，可以使用pip安装：

pip install -U scikit-learn

然后你可以通过以下步骤加载并查看数据集：

from sklearn.datasets import load_wine
import pandas as pd

# 加载红酒数据集
wine = load_wine()
data = wine.data
target = wine.target

# 查看数据集的结构
print("Data shape:", data.shape)
print("Target shape:", target.shape)

# 输出特征数据（X）和目标变量（y）的维度
features_dim = data.shape[1]  # 特征维度
classes_dim = len(np.unique(target))  # 类别维度
print(f"Features dimension: {features_dim}")
print(f"Classes dimension: {classes_dim}")

运行上述代码，你会得到特征数据（特征向量）的行数（样本数）和列数（特征数量），以及目标变量（分类标签）的数量。

相关问题

scikit-learn红酒数据集

Scikit-learn的红酒数据集（Wine Dataset）是一个经典的机器学习数据集，它源自于1986年的一个研究项目，用来分析葡萄酒的品质。这个数据集包含13种特征，如色泽、嗅觉特征等，以及三种不同类型的红酒（赤霞珠、品丽珠和梅洛）。共有178个样本，每个样本对应一组特征值和对应的葡萄酒类型。

这个数据集主要用于回归或分类任务，是初学者入门机器学习和数据分析的好例子，因为它简单易懂，但又包含了一些实际问题中的特征工程和模型选择挑战。

scikit-learn数据集

Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，它包含了大量的数据集，用于演示和评估各种机器学习算法的性能。这些数据集涵盖了各种类型的问题，包括分类、回归、聚类、降维等，涵盖了多个领域，如图像处理、文本分析、生物信息学等。

使用Scikit-learn的数据集，开发者可以：

1. 学习和理解不同类型的机器学习任务。
2. 验证和比较不同模型的性能。
3. 做为训练和测试数据，用于构建自己的模型。

一些著名的Scikit-learn内置数据集包括：
- iris：鸢尾花分类问题，常用于入门示例。
- digits：手写数字识别数据集。
- wine：葡萄酒品质预测。
- breast_cancer：乳腺癌诊断数据集。
- boston_housing：波士顿房价预测数据集。