从图像来看，森林与决策树都处于过拟合状态，不过森林的过拟合程度较轻，决策树的过拟合程度较强。两个算法在训练集上的结果都比较优秀，决策树的可以完美学习训练集上的内容，达到RMSE=0的程度，而随机森林在训练集上的RMSE大约在1w上下徘徊，测试集上的结果则是随机森林更占优。从提供的数据中随机抽样出不同的子集，用于建立多棵不同的决策树，并按照Bagging的规则对单棵决策树的结果进行集成（回归则平均，

对单一决策树而言，模型复杂度由树结构（树深、树宽、树上的叶子数量等）与数据量（样本量、特征量）决定，而对随机森林而言，模型复杂度由森林中树的数量、树结构与数据量决定，其中树的数量越多，模型越复杂。另外，当我们选择不同的criterion之后，决策树的feature_importances_也会随之变化，因为在sklearn当中，feature_importances_是特征对criterion下降

sklearn的标准化过程，即包括Z-Score标准化，也包括0-1标准化，并且即可以通过实用函数来进行标准化处理，同时也可以利用评估器来执行标准化过程。