本文利用Scikit-learn的随机森林算法，结合波士顿房价数据集，展示了如何评估和可视化特征重要性，并进行归一化与排序。通过Matplotlib绘制水平条形图，帮助理解模型预测中的关键特征。
可视化图像的特征重要性评估及排序方法（基于Python）
特征重要性评估是机器学习中非常重要的一项任务，它可以帮助我们理解哪些特征对于模型的预测结果影响最大。在本文中，我们将介绍如何使用Python通过可视化的方式对特征重要性进行评估，并将其按照重要度进行归一化和排序。
在本文中，我们将使用Scikit-learn库中的随机森林算法来评估特征重要性。
首先，我们需要导入相关的库：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
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