用python来编写完整的可运行的代码要求是用excel中的数据来绘制模型为随机森林的部份依赖图

好的，我可以提供一份Python代码来实现这个功能。首先需要安装一些必要的库，包括pandas、numpy、matplotlib、seaborn和sklearn。你可以使用以下命令安装它们：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

然后需要准备用于绘制部分依赖图的数据。你可以将数据保存在Excel文件中，并使用pandas库来读取它。以下是一个示例代码片段，读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的数据：

import pandas as pd

data = pd.read_excel("data.xlsx")

接下来，我们需要训练一个随机森林模型。在这里，我们使用sklearn库中的RandomForestRegressor类。以下是一个示例代码片段：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5)
model.fit(X, y)

在这个示例中，我们假设目标变量的名称为"target"，并将其从数据中删除以获取特征变量。我们还使用了100个决策树，并将每个决策树的最大深度限制为5。

现在，我们可以使用sklearn库中的plot_partial_dependence函数来绘制部分依赖图。以下是一个示例代码片段：

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

features = ["feature1", "feature2", "feature3"]
plot_partial_dependence(model, X, features)

在这个示例中，我们选择了三个特征变量来绘制它们的部分依赖图。你需要将它们替换为你想要绘制的特征变量。

最后，我们可以使用matplotlib库来显示图形：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()

将这些代码片段组合在一起，就可以得到一个完整的Python脚本，可以根据Excel数据绘制随机森林的部分依赖图。