写一个基于随机森林重要性排序的代码

以下是一个基于随机森林特征重要性排序的代码示例：

import geemap.eefolium as geemap
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 创建一个随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor()

# 假设你有一个特征矩阵X和目标变量y
X = ...
y = ...

# 拟合随机森林模型
rf.fit(X, y)

# 获取特征重要性度数组
importances = rf.feature_importances_

# 创建一个字典，将特征名称和对应的重要性度量值对应起来
feature_importances = dict(zip(X.columns, importances))

# 根据重要性度量值进行排序
sorted_feature_importances = sorted(feature_importances.items(), key=lambda x: x\[1\], reverse=True)

# 打印排序后的特征重要性
for feature, importance in sorted_feature_importances:
    print(f"{feature}: {importance}")

这段代码使用了geemap库和sklearn库，首先创建了一个随机森林回归模型，然后拟合模型并获取特征重要性度数组。接着，将特征名称和对应的重要性度量值存储在一个字典中，并根据重要性度量值进行排序。最后，打印排序后的特征重要性。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GEE随记（二）：随机森林特征重要性的排序](https://blog.csdn.net/weixin_48012947/article/details/128616980)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [随机森林做特征重要性排序和特征选择](https://blog.csdn.net/weixin_43290383/article/details/123114875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]