划分特征和属性的label是什么

非常抱歉，我之前的回答有些混乱。根据您提到的UCI上的白酒数据集（Wine数据集），我可以为您解释一下。

在白酒数据集中，共有13个特征（或属性）和1个类别标签（或目标变量）。这13个特征描述了每个样本的化学成分，而类别标签表示白酒的种类。

具体而言，这些特征包括：
1. Alcohol（酒精）
2. Malic acid（苹果酸）
3. Ash（灰分）
4. Alcalinity of ash（灰碱度）
5. Magnesium（镁）
6. Total phenols（总酚）
7. Flavanoids（类黄酮）
8. Nonflavanoid phenols（非黄类酚）
9. Proanthocyanins（原花青素）
10. Color intensity（颜色强度）
11. Hue（色调）
12. OD280/OD315 of diluted wines（稀释酒的OD280/OD315比值）
13. Proline（脯氨酸）

而类别标签表示白酒的种类，可以是0、1或2。每个类别代表着不同的白酒类型。

因此，在第一个任务中，您可以使用这13个特征作为输入，通过某种机器学习算法（如决策树、K近邻等）来训练模型，并预测样本的类别。然后，您可以计算三个决策类在这13个条件属性下的下近似。

对于第二个任务，您可以逐一删除这13个属性中的一个，重新训练模型并进行预测，计算剩余12个属性下的下近似。然后，比较每次删除属性后的下近似结果与原始13个属性下的下近似结果是否相同。重复此过程，直到找到一个属性集合，使得三个类标记的样本集合具有相同的下近似。

希望这次能够清楚地回答您的问题。如果还有任何疑问，请随时提出。