本文介绍如何使用Python对机器学习数据集的特征与目标变量进行相关性分析和可视化，包括生成相关矩阵并用Seaborn的heatmap展示，以及使用pairplot绘制散点图和回归线，帮助理解特征间的关系。
Python实现特征和目标的相关性分析及可视化
在机器学习领域中，了解数据中每个特征与目标变量之间的关系非常重要。本文介绍使用Python对特征和目标的相关性进行分析和可视化的方法。
首先，我们需要准备一个数据集以进行演示。这里我们选用sklearn中的波士顿房价数据集。
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data
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