2.使用seaborn库的pairplot函数，展示数据集各属性之间的散点图，并描述此时的目标可分性

作为语言模型，我没有具体的数据集，无法为您提供数据展示和描述。但是一般情况下，pairplot函数可以通过展示所有属性间的散点图，帮助我们观察数据之间的关系以及可能存在的模式和规律，从而判断数据的可分性。如果不同类别的数据点在不同属性间分布明显、聚类紧密，则说明数据比较容易被分开。反之，如果不同类别的数据点分布乱七八糟、相互交错，则说明数据难以用单个属性进行分割。但需要注意，这种可分性并不一定意味着可以简单地通过某种数学方法将数据完美地分开，因为存在其他因素也可能影响分类结果，如分类任务的复杂性、数据量、特征选取等。

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使用seaborn库的pairplot函数，展示数据集各属性之间的散点图，并描述此时的目标可分性

A：作为一个AI语言模型，我没有存储任何数据集，无法展示散点图和描述目标可分性。但是，pairplot函数可以展示数据集中每个属性与其他属性之间的散点图，从而可视化属性之间的关系，有助于观察数据集的结构和模式。如果数据集中的目标变量是已知的，可以在图表中使用不同的颜色或标记来表示不同的目标值，进一步观察属性之间的关系对目标变量的影响。如果在pairplot中可以明显地看出不同的目标值在属性之间有明显的区分，那么可以认为此时数据集的目标可分性较好。