Основные отличия деревьев решений для классификации от деревьев решений для регрессии заключаются в типе возвращаемых результатов: 2

• Деревья для классификации предсказывают результат в виде класса, к которому принадлежат данные. 1 Целевая переменная при этом имеет дискретные значения (метка класса). 3
• Деревья для регрессии предсказывают результат в виде вещественного числа. 1 Целевая переменная в этом случае непрерывная. 3

Таким образом, основное отличие заключается в том, что деревья классификации выводят символические значения, а деревья регрессии — непрерывные. 2

Например, в деревьях классификации переменная отклика соответствует прогнозируемой категории для всех выборок, отображаемых на этот листовой узел, а в деревьях регрессии непрерывные переменные отклика обычно показывают среднее значение для всех выборок, соответствующих данному листовому узлу. 2