预测波士顿房价。
用以往的房价数据来训练模型预测未来的房价。
1.加载csv数据；
2.探索数据，察看数据的最小值、最大值、均值、方差等统计量；
3.定义一个表现预测率和错误率的图，判断准确率；
4.洗乱数据并把数据分为训练数据和测试数据，使用Cross-Validation技术；
5.分析数据的表现，用不同的参数测试模型并且用前面定义的图展示；
6.评估模型的表现，使用Grid Search的到最优的模型；
7.预测房价；
8.着眼现实，看这个模型是否能应用到现实世界，
第一，以前收集的数据是否对现在有用，
第二，是否有充足的特征能描述这所房子，
第三，这个模型是否足够健壮能够预测所有类型的房屋，
第四，用郊区数据训练的模型能否应用到农村。
Github 源码:^^希望指正
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