读入数据sklearn中的波士顿房价的数据集。 from sklearn.datasets import load_boston 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用GBDT对模型进行预测，要求使用交叉验证训练，给出MSE误差曲线。

好的，我知道了。为了方便，我会按照你的要求分别回答每个问题。

1. 读入数据sklearn中的波士顿房价的数据集

可以使用以下代码读入数据集：

from sklearn.datasets import load_boston

X, y = load_boston(return_X_y=True)

这里的 `X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量的向量。

2. 对该数据集进行可视化

可以先将数据集转换为 Pandas DataFrame 的格式，然后使用 Seaborn 绘制可视化图表。以下是示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 将特征矩阵和目标变量转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(X, columns=load_boston().feature_names)
df['target'] = y

# 绘制热力图
sns.heatmap(df.corr())

这段代码绘制了一个热力图，可以用来展示各个特征之间的相关性。

3. 使用GBDT对模型进行预测，要求使用交叉验证训练，给出MSE误差曲线

可以使用 Scikit-Learn 中的 `GradientBoostingRegressor` 类来训练 GBDT 模型，并且使用交叉验证评估模型性能。以下是示例代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 创建 GBDT 模型
model = GradientBoostingRegressor()

# 使用交叉验证训练模型，并计算 MSE
mse_scores = -cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

# 绘制 MSE 误差曲线
sns.lineplot(x=range(len(mse_scores)), y=mse_scores)

这段代码会绘制出 MSE 误差曲线。可以根据这条曲线来调整模型的超参数，以获得更好的性能。