请问相同的样本分别作决策树分类和随机森林分类，得到的特征重要性排序相差会很大吗？
理论上排在前面的特征不会相差太多，都是树模型，排在前面的特征最多稍微换下名次
单个决策树在训练集上能实现完全准确或者0均方根误差，这是随机森林无法做到的，但是在测试集上的表现随机森林比决策树更好。通过随机森林避免过拟合，实现更好的泛化性能。
太笼统了 这个问题... 不明白你的具体需求得看具体的数据了. 我遇到过两种方法得到的重要性排序差别很大 (前几个特征) 但是最后测试效果差不多的情况