根据你提供的代码和问题，以下是对数据分析和模型评估的回答：
4、了解数据：
boston.head()：打印波士顿房价数据集的前几行。boston.describe()：显示波士顿房价数据集的统计描述信息。print(data.head())：打印构建的DataFrame的前几行数据。print(data.describe())：打印DataFrame中数据的统计描述信息。
5、数据可视化： 根据你给出的代码，使用Seaborn绘制了两个图表来探索不同属性与房价之间的关系。第一个图展示了CRIM, ZN, INDUS, NOX, RM 和 AGE这些属性与房价之间的关系。你可以观察到一些因素与房价呈正相关关系，例如RM（平均每个住宅房间数），而一些因素呈负相关关系，例如CRIM（人均犯罪率）和AGE（1940年以前建成的自用单位比例）。
第二个图展示了DIS, RAD, TAX, PTRATIO, B 和 LSTAT这些属性与房价之间的关系。可以观察到LSTAT（下层经济阶层比例）与PRICE有明显负相关性。
6、分割数据：
将特征变量存储在X中，并将目标变量存储在Y中。然后使用train_test_split()函数将数据集拆分为训练集（X_train和Y_train）和测试集（X_test和Y_test）。
7、训练线性回归模型：
导入LinearRegression模块，并将其实例化为model对象。然后使用fit()方法在训练集上训练模型。
8、预测测试集： 使用训练好的模型对测试集进行预测，将结果存储在Y_pred中。
9、评估模型： 通过计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）来评估模型在测试集上的表现。此外，打印出截距和各特征因子权重，这些信息反映了特征与价格之间的关系。
对于影响房价的因素以及它们与价格之间的关系，你可以从模型的截距和各特征权重得到一些线索。较大正数权重表示该因素对价格有正向影响，而较大负数权重表示该因素对价格有负向影响。
当购买房屋时，你可能会考虑诸如平均每个住宅房间数（RM）、下层经济阶层比例（LSTAT）、犯罪率（CRIM）等特征。这些特征会直接或间接地影响房屋的价格。比如，更多的房间数、较低的下层经济阶层比例和较低的犯罪率通常与更高的房价相关联。
请注意，这里提供的回答是基于波士顿房价数据集和线性回归模型，具体情况可能会因数据集和使用的模型不同而有所变化。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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