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特征的重要性在机器学习中是一个非常有用的工具，具体可以用于以下几个方面：
xxxxxxxxxx111# 从训练后的随机森林中提取特征的重要性。2# 特征的重要性是基于树节点中使用该特征来改进模型的次数来计算的3importances = rf.feature_importances_4# 查看评分5importances6# 排序7sorted(importances)[::-1]8# 使用NumPy的argsort函数对特征的重要性进行排序，返回的是排序后的索引9# [::-1]是一个切片操作，它会反转数组，确保重要性从高到低排序10indices = np.argsort(importances)[::-1]11plt.barh(y=sorted_colums,width=importances[indices])