from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

这段代码是一个机器学习模型的训练和评估过程，其中使用了StandardScaler对特征进行标准化处理，然后使用RandomForestRegressor模型进行训练，并计算了模型在训练数据上的得分（score）。接着对预测值和真实值进行了散点图的可视化，并绘制了重要性排名图。

需要注意的是，代码中的X和y表示输入的特征和目标变量，需要根据具体的数据进行替换。另外，代码中使用了一些库，需要确保这些库已经安装并导入。如果需要运行这段代码，请确保相关的依赖已经安装，并替换X和y为实际的数据。