根据数据来制作梯度提升树(GBDT)的回归模型的特征重要性的柱状图

制作梯度提升树(GBDT)回归模型的特征重要性柱状图，可以通过以下步骤实现：

1. 训练GBDT回归模型，并获得每个特征的相对重要性。

2. 将特征重要性按照从高到低的顺序排序。

3. 使用Matplotlib绘制特征重要性柱状图，横坐标为特征名称，纵坐标为特征重要性，颜色可以自行选择。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 训练GBDT回归模型
gbdt = GradientBoostingRegressor()
gbdt.fit(X, y)

# 获取特征重要性
feature_importances = gbdt.feature_importances_

# 获取特征名称
feature_names = X.columns.values

# 按照特征重要性从高到低排序
sorted_idx = feature_importances.argsort()[::-1]
sorted_feature_importances = feature_importances[sorted_idx]
sorted_feature_names = feature_names[sorted_idx]

# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(sorted_feature_importances)), sorted_feature_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_feature_importances)), sorted_feature_names, rotation=90)
plt.show()

在这个示例代码中，我们使用sklearn中的GradientBoostingRegressor作为GBDT回归模型，并使用Matplotlib绘制柱状图。你可以将代码修改为适合你自己数据的形式。