请根据你的想法完善F和Rd函数

根据算法的伪代码，我可以为`F`和`Rd`函数提供一些基本的实现思路，但具体的实现取决于您对数据集和评估函数的理解。以下是一个示例：

def F(rule):
    # 假设F函数评估规则的准确性，可以根据需要进行修改
    # 在这里，我们可以使用wine数据集的一些特征和类别来计算准确性
    # 例如，我们可以计算规则涵盖的正例和负例的比例
    # 这里仅作示例，具体实现需要根据具体情况进行修改
    positive_samples = 0
    negative_samples = 0
    for sample in S['U']:
        if satisfies_rule(sample, rule):
            if sample['class'] == 'positive':
                positive_samples += 1
            else:
                negative_samples += 1
    
    accuracy = positive_samples / (positive_samples + negative_samples)
    return accuracy

def Rd(data):
    # 假设Rd函数将数据集分割为不同的子集，可以根据需要进行修改
    # 在这里，我们可以简单地将数据集分为训练集和测试集
    # 这里仅作示例，具体实现需要根据具体情况进行修改
    train_data = data[:int(0.8 * len(data))]  # 使用80%的数据作为训练集
    test_data = data[int(0.8 * len(data)):]  # 使用20%的数据作为测试集
    return [train_data, test_data]

请注意，这只是一个示例实现，具体的实现可能需要根据您对数据集和评估函数的理解进行修改。您需要根据wine数据集的实际情况来定义`satisfies_rule`函数，该函数用于判断样本是否满足规则。此外，还需根据数据集的特征和类别进行适当的调整，以确保代码正确运行。