编码：对随机森林模型构建变量重要性的序列

下面是使用Python编写的对随机森林模型构建变量重要性序列的代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离自变量和因变量
X = data.drop('y', axis=1)
y = data['y']

# 构建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)

# 训练模型并计算特征重要性
rf.fit(X, y)
importance = rf.feature_importances_

# 对特征重要性进行排序
indices = np.argsort(importance)[::-1]

# 输出变量重要性序列
print("Feature ranking:")
for f in range(X.shape[1]):
    print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importance[indices[f]]))

这段代码中，我们使用了sklearn库中的RandomForestRegressor类来构建随机森林模型，并计算了每个自变量对模型的预测性能的贡献度。然后，我们对特征贡献度进行了排序，并输出了变量重要性序列。需要注意的是，这段代码仅供参考，具体的实现方式可能会有所不同，需要根据具体情况进行调整。