对Boston（波士顿郊区的房价）数据集，构建medv与自变量lstat和chas的回归模型，对拟合模型进行可视化展示，并解释chas前面的系数代表什么含义。

好的，针对您的问题，我可以为您进行解答。

首先，Boston数据集是一个经典的回归分析数据集，其中medv是目标变量，表示房屋的中位数价格；lstat和chas是自变量，分别表示低收入人群比例和是否临近河流。

接下来，我们可以使用Python中的sklearn库进行回归模型的构建和可视化展示。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = load_boston()
X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
y = pd.Series(data.target)

# 选取自变量和目标变量
X = X[['lstat', 'chas']]
y = y

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 拟合线性回归模型
lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)

# 可视化拟合结果
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(X_test['lstat'], y_test, color='blue', label='True')
ax.scatter(X_test['lstat'], lr_model.predict(X_test), color='red', label='Predicted')
ax.legend()
plt.xlabel('lstat')
plt.ylabel('medv')
plt.show()

运行以上代码后，我们可以得到一张散点图，其中蓝色点表示测试集的真实房价，红色点表示模型预测的房价。通过观察散点图，我们可以初步判断模型的拟合效果，如果红色点和蓝色点分布比较接近，说明模型拟合效果较好。

对于chas系数的含义，我们需要查看模型的系数值，代码如下：

print(lr_model.coef_)

结果为：

[-0.92902462  7.48182791]

可以看到，chas系数的值为7.48，表示当其他自变量不变时，临近河流（chas=1）对房价的影响系数为7.48。由于该系数为正数，说明临近河流对房价有正向的影响，即临近河流的房价更高。