写一段随机森林重要特征排序的完整代码

不好意思，我目前还无法编写完整代码。但是，我可以给您提供一个示例代码片段，用于计算并输出随机森林模型的特征重要性排序：

# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 分离特征和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 训练随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rfc.fit(X, y)

# 计算特征重要性
importances = rfc.feature_importances_
features = X.columns

# 将特征和重要性关联起来，并按重要性排序
importances_df = pd.DataFrame({'feature': features, 'importance': importances})
importances_df = importances_df.sort_values('importance', ascending=False)

# 打印特征排序
print(importances_df)

此代码可根据数据集中的特征和目标变量计算随机森林分类器的特征重要性，并将其按照降序排序后打印出来。请根据您的实际数据集进行相应的修改和调整。