1. 使用sklearn实现随机森林分类，并分析特征的重要性

随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都是根据输入数据的随机子集和随机特征构建的。在分类问题中，最终的预测结果是所有决策树的投票结果。在sklearn中，我们可以使用RandomForestClassifier类来实现随机森林分类。

下面是一个使用随机森林分类的示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)

# 训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", rfc.score(X_test, y_test))

在上面的示例中，我们使用了sklearn自带的iris数据集，并将其分割为训练集和测试集。然后创建了一个有100个决策树的随机森林分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并输出了预测准确率。

要分析特征的重要性，我们可以使用sklearn中的`feature_importances_`属性。这个属性返回一个数组，其中每个元素表示每个特征的重要性得分。我们可以将这些得分可视化，以便更好地理解哪些特征对分类结果的影响最大。

下面是一个使用`feature_importances_`属性进行特征重要性分析的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取特征重要性得分
importances = rfc.feature_importances_

# 将得分可视化
plt.bar(range(X.shape[1]), importances)
plt.xticks(range(X.shape[1]), iris.feature_names, rotation=90)
plt.show()

在上面的示例中，我们首先使用`feature_importances_`属性获取每个特征的重要性得分。然后使用matplotlib库将这些得分可视化。其中，X.shape[1]表示数据集中的特征数量，iris.feature_names是数据集中每个特征的名称。我们还使用`rotation=90`旋转了x轴标签，以便更好地显示它们。

通过这个示例，我们可以看到哪些特征对于分类结果的影响最大。