importance=pd.DataFrame(rfc.feature_importances_,index=X.columns,columns=['importances']) importance importance['importances'].sort_values(ascending=False)

这段代码是使用随机森林分类器（RandomForestClassifier）计算特征的重要性，并将结果保存在一个名为 importance 的 DataFrame 中。具体来说，它使用了 feature_importances_ 属性来获取每个特征的重要性值，然后将这些值与特征名称对应起来，并将其保存在一个名为 importance 的 DataFrame 中。DataFrame 的列名为 'importances'。

接下来，通过调用 sort_values 方法，对 'importances' 列进行降序排序，以展示特征重要性从高到低的排名。

请注意，这段代码中的 X 是用于训练随机森林模型的特征数据集。

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