今天我们利用波士顿房价进行简单分析，快速熟悉数据挖掘和分析的一般流程。
1.导入数据。
2.查看数据维度，从结果可以出，该数据一共有506条记录，14个特征，然后再输出特征的名字和数据类型。
3.然后用.head()函数输出前面5条数据，初步查看数据的基本内容。
4.接着用.describe()函数进行数据的描述性分析，查看每一列（也就是每一个特征的数据）的条数、平均值、最大值、最小值、中位数等等，比较全面地了解数据。也可以初步从这里排查异常值的情况。
5.接着，我们可以查看数据的相关性，值越接近1，说明相关性越强。
6.也可以把相关性信息进行可视化，颜色越接近黄色相关性越高，越接近紫色相关性越低。
7.也可以用kind='density'查看数据的密度图，其中符合正态分布的特征有：CRIM、ZN、CHAS、NOX、RM、DIS、B、LSTAT、MEDV。
8.kind='box'为我们直观地展示了每个特征的箱图，可以可视化地看到每个特征的最大最小值、中位数、大小25%和75%的值。
9.scatter_matrix()函数帮助我们了解到每个特征的数据分布情况。
10.为了方便做训练和预测，我们在这里对数据进行分离，用80%的数据进行训练，用剩下的20%做预测。
11.到这一步，我们导入3个模型，分别是逻辑回归、SVN支持向量机和KNN。
12.开始训练数据，这是我们的原始数据，没有做处理。从得到的结果中可以看到，LR的误差最小，接着是KNN，然后是SVN，我们认为误差越小越好。
13.在对数据进行正态化之后，我们发现结果就完全不一样了，这一次我们发现LR模型误差最小，接着是KNN，然后是SVN。
14.为什么要讲数据进行正态化呢？
数据正态化，目的是稳定方差，直线化，使数据分布正态或者接近正态
最后，源码已在图片中给出，需要数据的同学，可以关注公众号回复“房价数据”获取。
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