这段代码会使用SelectFromModel类结合随机森林模型进行特征选择，并输出选择的特征结果的表格。然后，通过绘制学习曲线来表示随机森林分类模型使用不同位点数量时的十折交叉验证分类正确率。导入数据集是csv文件，

您可以使用以下代码实现您的需求：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.model_selection import learning_curve
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 提取特征和目标变量
X = data.drop("target_variable", axis=1)
y = data["target_variable"]

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 使用SelectFromModel类结合随机森林模型进行特征选择
sfm = SelectFromModel(clf)
X_selected = sfm.fit_transform(X, y)

# 输出选择的特征结果的表格
selected_features = pd.DataFrame(X_selected, columns=X.columns[sfm.get_support()])

# 绘制学习曲线
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(clf, X_selected, y, cv=10)
mean_train_scores = train_scores.mean(axis=1)
mean_test_scores = test_scores.mean(axis=1)

plt.plot(train_sizes, mean_train_scores, label="Training Accuracy")
plt.plot(train_sizes, mean_test_scores, label="Validation Accuracy")
plt.xlabel("Training Set Size")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.title("Learning Curve")
plt.legend()
plt.show()

请注意，您需要将代码中的"your_dataset.csv"替换为您实际的数据集文件名，并将"target_variable"替换为您数据集中的目标变量列名。此外，您还可以根据需要调整随机森林模型和学习曲线绘制的参数。