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;任务目标：
能正确应用Sklearn工具实现波士顿房价线性回归预测建模。
任务分析：
数据准备与理解——pandas读取数据——数据可视化分析——特征降维处理——线性回归模型分析——模型的多项式特征改进
任务分解：本任务共设定6个子任务，分6大步骤完成。
第1步：数据下载与数据初步解读
第2步：数据读取：使用pandas工具进行波士顿房价文本数据的读取。
第3步：数据可视化分析：使用Matplotlib工具绘制每一因素与房价的多子图对数据进行相关性可视化分析。
第4步数据降维处理，介绍二种方法：求解因素间相关性矩阵数据，删除与房价相关性不强的特征；LASSO特征分析
第5步：构建波士顿房价模型降维分析，比较房价在特征降维前后的模型评分。
第6步：应用多项式特征，增加模型的泛化能力，提高的模型的学习能力。;;;;;;;;;;
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