在Scikit-learn中，可以使用Validation Curve来实现模型复杂度分析。Validation Curve是一种函数，可以用来评估模型的性能随着模型复杂度的变化而变化。它可以帮助我们找到模型的最佳超参数，从而避免过拟合或欠拟合。
下面是一个示例代码，演示如何使用Validation Curve来分析模型复杂度：
云服务器
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虚拟主机
跨境电商服务器from sklearn.model_selection import validation_curve
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 加载数据
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 定义参数范围
param_range = np.arange(1, 10)
# 使用Validation Curve来分析模型复杂度
train_scores, test_scores = validation_curve(RandomForestRegressor(), X, y, param_name="n_estimators", param_range=param_range, cv=5)
# 计算训练和测试集上的平均性能
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
# 绘制Validation Curve
plt.plot(param_range, train_scores_mean, label="Training score", color="r")
plt.plot(param_range, test_scores_mean, label="Cross-validation score", color="b")
plt.xlabel("n_estimators")
plt.ylabel("Score")
plt.title("Validation Curve")
plt.legend(loc="best")
plt.show()
通过这段代码，我们可以得到一个Validation Curve图表，可以看出模型在不同超参数（n_estimators）下的表现。根据Validation Curve的结果，我们可以选择最佳的超参数值，以达到最佳的模型性能。
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