在Scikit-learn中，可以使用Validation Curve來實現模型復雜度分析。Validation Curve是一種函數，可以用來評估模型的性能隨著模型復雜度的變化而變化。它可以幫助我們找到模型的最佳超參數，從而避免過擬合或欠擬合。

下面是一個示例代碼，演示如何使用Validation Curve來分析模型復雜度：

from sklearn.model_selection import validation_curve
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 加載數據
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 定義參數范圍
param_range = np.arange(1, 10)

# 使用Validation Curve來分析模型復雜度
train_scores, test_scores = validation_curve(RandomForestRegressor(), X, y, param_name="n_estimators", param_range=param_range, cv=5)

# 計算訓練和測試集上的平均性能
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)

# 繪制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()

通過這段代碼，我們可以得到一個Validation Curve圖表，可以看出模型在不同超參數（n_estimators）下的表現。根據Validation Curve的結果，我們可以選擇最佳的超參數值，以達到最佳的模型性能。