你现在正在完成一场数学建模比赛，请为我提供随机森林模型的特征重要性的详细步骤以及完整代码

好的，下面是随机森林模型的特征重要性的步骤和代码：

步骤：

1. 训练随机森林模型并得到模型的特征重要性
2. 对特征重要性进行排序
3. 可视化特征重要性

代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分为特征和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 训练随机森林模型
rf = RandomForestRegressor()
rf.fit(X, y)

# 得到特征重要性
importance = rf.feature_importances_

# 对特征重要性进行排序
sorted_idx = importance.argsort()

# 可视化特征重要性
plt.barh(range(len(sorted_idx)), importance[sorted_idx])
plt.yticks(range(len(sorted_idx)), X.columns[sorted_idx])
plt.xlabel('Feature Importance')
plt.show()

这段代码首先读取数据，然后将数据分为特征和目标变量。接着训练随机森林模型并得到模型的特征重要性。随后，对特征重要性进行排序。最后，使用`matplotlib`库可视化特征重要性。