任务1 wine数据集预处理 1. 通过sklearn库加载wine数据集； 2. 查阅wine数据集的特征数据和标签； 3. 将wine数据集中特征数据PCA降维（降维后维度为2），并查看信息占比； 4. 将wine数据集降维后特征数据进行标准化处理； 5. 将wine数据集标准化后的特征数据拆分为训练集和测试集（测试集占比0.2）。

好的，让我来逐步回答你的问题。

1. 通过sklearn库加载wine数据集：

from sklearn.datasets import load_wine

wine = load_wine()

2. 查阅wine数据集的特征数据和标签：

print(wine.feature_names)
print(wine.target_names)

输出结果：

['alcohol', 'malic_acid', 'ash', 'alcalinity_of_ash', 'magnesium', 'total_phenols', 'flavanoids', 'nonflavanoid_phenols', 'proanthocyanins', 'color_intensity', 'hue', 'od280/od315_of_diluted_wines', 'proline']
['class_0' 'class_1' 'class_2']

其中，`feature_names` 表示数据集中的特征名称，`target_names` 表示数据集中的标签类别名称。

3. 将wine数据集中特征数据PCA降维（降维后维度为2），并查看信息占比：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
wine_pca = pca.fit_transform(wine.data)

print(pca.explained_variance_ratio_)

输出结果：

[0.99809123 0.00173592]

可以看出，降维后的数据保留了接近99.8%的信息量。

4. 将wine数据集降维后特征数据进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
wine_pca_std = scaler.fit_transform(wine_pca)

5. 将wine数据集标准化后的特征数据拆分为训练集和测试集（测试集占比0.2）：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(wine_pca_std, wine.target, test_size=0.2, random_state=42)

至此，wine数据集的预处理完成。