振り返り：Wineデータセット
CoddyのMachine Learningジャーニー「データとプロット」セクションの一部。レッスン 56/60。
チャレンジ
中級ある研究室では、3種類のブドウ品種のワインについて13種類の化学的特徴を測定しました。scikit-learn には、これらのデータが load_wine として含まれています：
モデルを学習させる前に、研究室では3つの情報を知りたいと考えています。プログラムは hue のような特徴名を読み取ります。as_frame=True を使ってワインのデータを読み込み、X と y に分割し、次の情報を出力してください：
- ワインの数が最も多いクラスと、その数。
- その特徴の平均値が最も高いクラス。
- そのクラスのワインのうち、全ワインにおけるその特徴の平均値を上回るものの数。
入力が malic_acid の場合：
Most wines: class_1 (71)
Highest malic_acid: class_2
class_2 wines above the average malic_acid: 41自分で試してみよう
from sklearn.datasets import load_wine
feature = input()
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