请描述一个使用Python进行数据可视化来辅助机器学习模型构建和预测的具体过程，并给出一个简单的代码示例。

为了充分掌握Python在数据可视化以及机器学习模型构建和预测方面的应用，强烈推荐参考这本集合了个人大数据分析项目经验的资料：《Python可视化与ML预测：Kaggle数据分析项目资源》。本书将为你提供一系列实战案例，以Kaggle竞赛为例，将数据分析、可视化和机器学习模型的实际应用结合起来。

参考资源链接：[Python可视化与ML预测：Kaggle数据分析项目资源](https://wenku.csdn.net/doc/236aga61ov?spm=1055.2569.3001.10343)

在构建机器学习模型之前，数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现数据的分布和模式，从而进行更有效的特征工程。以下是使用Python进行数据可视化的一个简单流程：
1. 导入必要的库：使用Pandas进行数据处理，使用Matplotlib或Seaborn进行数据可视化。
2. 加载数据集：使用Pandas读取数据文件，如CSV或Excel文件。
3. 探索性数据分析：使用描述性统计函数（如describe()）和可视化工具（如histogram、scatter plot）来分析数据。
4. 特征可视化：绘制特征之间的关系图，如散点矩阵图（scatter matrix）。
5. 结果可视化：使用学习到的模型对数据进行预测后，绘制预测结果的图形，如ROC曲线，以评估模型性能。
示例代码（假设已加载数据到DataFrame df中）：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 探索性数据分析：查看数据集基本信息
***()
df.describe()

# 绘制特征分布图
df.hist(bins=50, figsize=(20, 15))
plt.show()

# 特征相关性可视化
sns.pairplot(df)
plt.show()

# 假设已经训练好一个分类模型，并且得到预测结果probabilities
probabilities = model.predict_proba(X_test)
# 绘制ROC曲线
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, probabilities[:,1])
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc(fpr, tpr))
plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc=

参考资源链接：[Python可视化与ML预测：Kaggle数据分析项目资源](https://wenku.csdn.net/doc/236aga61ov?spm=1055.2569.3001.10343)