python代码写出，财务舞弊数据用随机森林选出特征，并且选50个重要特征画图说明特征重要程度

好的，以下是Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("financial_fraud_data.csv")

# 数据预处理
data.dropna(inplace=True)
X = data.drop("Class", axis=1)
y = data["Class"]

# 使用随机森林选出特征
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X, y)

# 选出50个重要特征
importances = clf.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1][:50]
selected_features = X.columns[indices]

# 画出特征重要程度图
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.title("Feature Importance")
plt.bar(range(len(indices)), importances[indices])
plt.xticks(range(len(indices)), selected_features, rotation=90)
plt.show()

需要注意的是，这里的 `financial_fraud_data.csv` 数据文件是一个财务舞弊数据集，包含了多个特征和一个二元分类标签。代码先使用随机森林模型对数据进行训练，然后利用 `feature_importances_` 属性选出50个最重要的特征，并用 `matplotlib` 库画出特征重要程度图。