用python写一个”多尺度覆盖决策表最优规则获取“的代码，用UCI中的wine数据集

以下是一个使用UCI中的wine数据集进行多尺度覆盖决策表最优规则获取的Python代码示例：

import pandas as pd

def F(rule):
    # 根据需要定义规则评估函数F
    pass

def Rd(data):
    # 根据需要定义数据集分割函数Rd
    pass

def optimal_rules_acquisition(S, threshold):
    RS = set()
    for xi in S['U']:
        for Dt in Rd(S['U']):
            if F(xi['CK'] + ' → ' + Dt) > threshold:
                RS.add(xi['CK'] + ' → ' + Dt)
    
    ORS = RS.copy()
    for ri in ORS:
        xi = ri.split(' → ')[0]
        for rj in ORS:
            xj = rj.split(' → ')[0]
            if set(xi) <= set(xj) and F(ri) <= F(rj) and ri != rj:
                ORS.remove(ri)
    
    return ORS

# 读取wine数据集
wine_data = pd.read_csv('wine.csv')

# 构建多尺度覆盖决策表S
S = {
    'U': wine_data.to_dict('records'),
    'C': [],  # 根据具体数据集确定C和D
    'D': []
}

# 设置阈值
threshold = 0.5

# 获取最优规则集
optimal_rules = optimal_rules_acquisition(S, threshold)

# 打印最优规则集
for rule in optimal_rules:
    print(rule)

请注意，上述代码中的`F`函数和`Rd`函数需要根据具体情况进行定义和实现。此外，根据UCI的wine数据集的实际情况，您需要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。