构建随机森林模型，并查看自变量重要性

要构建随机森林模型并查看自变量重要性，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：将数据集拆分为训练集和测试集，并将自变量和因变量分开。

2. 导入随机森林模型：使用Python中的sklearn库导入随机森林模型。

3. 拟合模型：使用训练集拟合随机森林模型。

4. 预测结果：使用测试集预测结果，并计算模型的准确率。

5. 查看自变量重要性：使用模型的“feature_importances_”属性来查看每个自变量的重要性。

下面是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 导入随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 拟合模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).mean()
print(f'Accuracy: {accuracy}')

# 查看每个自变量的重要性
importances = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'importance': rf.feature_importances_})
importances = importances.sort_values('importance', ascending=False).reset_index(drop=True)
print(importances)

在上面的代码中，我们使用了一个名为“data.csv”的数据集，其中最后一列是因变量。我们将数据集分为自变量和因变量，并将其拆分为训练集和测试集。然后，我们使用sklearn库中的RandomForestClassifier类创建随机森林模型，并拟合它。我们使用测试集预测结果，并计算模型的准确率。最后，我们使用模型的“feature_importances_”属性来查看每个自变量的重要性，并将其按降序排列。