用LIME进行特征贡献度分析的Python代码是什么，假设这是个4分类模型，运用了随机森林，数据名叫data，y列叫type

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) 是一种用于解释模型预测结果的工具，可以通过可视化的方式展示每个特征对于模型预测结果的影响程度，从而帮助用户理解模型的预测过程。下面是一个用于对随机森林进行特征贡献度分析的 LIME 的 Python 代码：

import lime
import lime.lime_tabular
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 定义模型
rf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
rf.fit(data.drop('type', axis=1), data['type'])

# 定义解释器
explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(
    training_data=data.values, 
    feature_names=data.columns[:-1], 
    class_names=['class_1', 'class_2', 'class_3', 'class_4'],
    verbose=True, 
    mode='classification')

# 解释单个样本
exp = explainer.explain_instance(data.iloc[0], rf.predict_proba)

# 可视化解释结果
exp.show_in_notebook()

需要注意的是，LIME 解释器适用于任何模型，因此在代码中并没有特别指定模型为随机森林。此外，`data` 数据集应该是一个 DataFrame 类型，其中 `type` 列是分类目标列，特征列应该放在前面，最后一列才是目标列。`class_names` 参数应该根据分类目标列的类别数进行修改。最后，`exp.show_in_notebook()` 会将解释结果在 Jupyter Notebook 中可视化展示出来，如果你不是在 Notebook 环境下使用，可以使用 `exp.as_pyplot_figure()` 将解释结果转换为 matplotlib 图像并展示。