下面对一个实验写出代码该实验是依据红酒的属性信息包括酒精、苹果酸、灰、灰分的碱度、镁、总酚、黃酮类化合物、非黃烷类酚类、原花色素、颜色强度、色调、稀释葡萄酒的0280OD315、脯氨酸等属性对红酒进行分类。

由于没有提供数据集，下面是一个简单的代码框架：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('class', axis=1), data['class'], test_size=0.2, random_state=42)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 定义逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

需要注意的是，这里使用了逻辑回归模型进行分类，更复杂的模型可能需要更多的特征工程和调参。另外，为了确保结果的可靠性，可能需要进行交叉验证和模型评估等步骤