用load_wine数据绘制RUC曲线

作为AI语言模型，我无法直接绘制图表。但是我可以提供一些Python代码，希望能够帮到您。

首先，我们需要导入一些库：

from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们加载数据集并将其划分为训练集和测试集：

# 加载数据集
data = load_wine()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们使用逻辑回归模型进行训练和预测，并绘制RUC曲线：

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = model.predict_proba(X_test)[:,1]

# 计算假正率和真正率，并绘制RUC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='RUC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这样就可以得到一个RUC曲线图表了。您可以根据您的需求进行修改和调整。