какой код лучше?
 # Импортирование необходимых библиотек
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import matplotlib.pyplot as plt

# Загрузка набора данных
url = ("train_V2.csv")
data = pd.read_csv(url, error_bad_lines=False)

# Удаление строк с пропущенными значениями
data.dropna(inplace=True)

# Определение признаков и целевой переменной
X = data.drop(['Id', 'groupId', 'matchId', 'winPlacePerc'], axis=1)
y = data['winPlacePerc']

# Преобразование категориальных признаков в числовые
X = pd.get_dummies(X, columns=['matchType'])

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Обучение модели случайного леса
rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

# Оценка производительности модели на тестовой выборке
y_pred = rfc.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("MAE:", mae)

# Определение важности признаков на тестовой выборке
importances = rfc.feature_importances_

#Сортировка по убыванию
importances_sort = sorted(importances, reverse=True)
feat_names_sorted = X.columns[np.argsort(importances)[::-1]]

# Визуализация важности признаков
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.bar(feat_names_sorted, importances_sort, color="purple")
ax.set_xticklabels(feat_names_sorted, rotation=90, color="blue")
plt.tight_layout()
plt.title("Важность функции", color="red")
plt.ylabel("Важность", fontsize=16, color="red")
plt.xlabel("Особенности", fontsize=16, color="red")
plt.show()


или


# Импортирование необходимых библиотек
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# Загрузка набора данных
url = ("train_V2.csv")
data = pd.read_csv(url)

# Удаление строк с пропущенными значениями
data.dropna(inplace=True)

# Определение признаков и целевой переменной
X = data.drop(['Id', 'groupId', 'matchId', 'winPlacePerc'], axis=1)
y = data['winPlacePerc']

# Преобразование категориальных признаков в числовые
X = pd.get_dummies(X, columns=['matchType'])

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Ваш код
# Обучение модели случайного леса
rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

# Оценка производительности модели на тестовой выборке
y_pred = rfc.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("MAE:", mae)

# Определение важности признаков на тестовой выборке
importances = rfc.feature_importances_

#Сортировка по убыванию
importances_sort = sorted(importances, reverse=True)
feat_names_sorted = X.columns[np.argsort(importances)[::-1]]

# Визуализация важности признаков
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.bar(feat_names_sorted, importances_sort, color="purple")
ax.set_xticklabels(feat_names_sorted, rotation=90, color="blue")
plt.tight_layout()
plt.title("Важность функции", color="red")
plt.ylabel("Важность", fontsize=16, color="red")
plt.xlabel("Особенности", fontsize=16, color="red")
plt.show()