将第二个任务用python代码实现

当然可以！下面是一个用Python实现第二个任务的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载白酒数据集
wine_data = pd.read_csv("wine_dataset.csv")

# 划分特征和标签
X = wine_data.drop("label", axis=1)
y = wine_data["label"]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 计算原始13个属性下的下近似
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("原始13个属性下的下近似准确率：", accuracy)

# 逐一删除属性，并计算下近似
for col in X.columns[::-1]:
    # 移除一个属性
    X_reduced = X.drop(col, axis=1)
    
    # 划分训练集和测试集
    X_train_reduced, X_test_reduced, y_train_reduced, y_test_reduced = train_test_split(X_reduced, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    # 训练模型
    clf_reduced = DecisionTreeClassifier()
    clf_reduced.fit(X_train_reduced, y_train_reduced)
    
    # 计算下近似
    y_pred_reduced = clf_reduced.predict(X_test_reduced)
    accuracy_reduced = accuracy_score(y_test_reduced, y_pred_reduced)
    
    # 比较下近似结果
    if accuracy_reduced == accuracy:
        print("找到属性集合，使得三个类标记的样本集合具有相同的下近似。")
        print("剩余属性集合：", list(X_reduced.columns))
        break
    else:
        accuracy = accuracy_reduced
        print("删除属性", col, "后的下近似准确率：", accuracy)

请确保将代码中的 "wine_dataset.csv" 替换为您实际的白酒数据集文件路径。这段代码首先加载数据集，然后使用决策树分类器进行训练和预测。接下来，它会逐一删除属性，并计算在剩下的属性下的下近似准确率。如果找到一个属性集合，使得三个类标记的样本集合具有相同的下近似，代码将打印出该属性集合并停止执行。

请注意，以上仅为示例代码，具体实现可能需要根据您的数据集和需求进行调整。同时，您可能需要根据您所选择的算法和库进行适当的修改。