要用R语言做logistic回归的森林图，可以使用RandomForest包中的函数来实现。以下是一个简单的步骤：
install.packages("randomForest")
library(randomForest)
准备数据集。假设你已经有一个包含预测变量和目标变量的数据集data，其中目标变量是二分类的。
使用randomForest函数创建随机森林模型：
model <- randomForest(target_variable ~ ., data = data, ntree = 500, importance = TRUE)
其中，target_variable是目标变量的名称，data是数据集的名称，ntree是森林中树的数量，importance参数设置为TRUE表示计算变量的重要性。
plot(model)
这样就会生成一个随机森林图，展示了每个变量的重要性以及它们与目标变量的关系。
需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际情况下可能需要对模型进行更多的调整和优化。可以查阅RandomForest包的文档和示例来进一步了解如何使用该包进行随机森林建模。
