用python实现随机森林回归的自变量平均重要程度的计算

下面是一个使用Python实现随机森林回归的自变量平均重要程度的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import numpy as np

# 构造数据集
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 构建随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rf.fit(X, y)

# 计算自变量平均重要程度
importances = rf.feature_importances_
mean_importance = np.mean(importances)

首先，我们导入了`RandomForestRegressor`类，用于构建随机森林回归模型。然后，我们构造了一个随机的100x10的数据集作为示例数据。接下来，我们使用`RandomForestRegressor`类拟合了这个数据集，并计算了每个自变量的重要程度。最后，我们计算了所有自变量的平均重要程度。