随机森林模型PermutationImportance 伪代码

可以通过以下方式计算特征的重要性：

1. 训练一个随机森林模型
2. 对于每个特征，将其洗牌并使用训练集重新拟合模型
3. 使用原始测试集计算模型的性能，并记录下来
4. 使用洗牌后的特征对测试集进行预测，并计算模型的性能
5. 计算每个特征的性能差异，差异越大，则该特征越重要

具体来说，可以使用下面的伪代码：

# 训练随机森林
rf_model = RandomForestClassifier()
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 计算每个特征的重要性
feature_importance = {}

for feature in features:
    # 洗牌特征并重新拟合模型
    X_shuffled = X_test.copy()
    np.random.shuffle(X_shuffled[feature])
    shuffled_score = rf_model.score(X_shuffled, y_test)
    
    # 计算原始测试集的性能
    original_score = rf_model.score(X_test, y_test)
    
    # 计算性能差异
    feature_importance[feature] = original_score - shuffled_score

# 打印特征重要性
print(feature_importance)