请问老师 构造Decision Tree解决regression的问题和解决classification类的问题在步骤上有什么不同？每一步在计算Gini impurity时是不是要先定一个threshold把target分成两类？
对于Regression Tree，以CART为例，它与Classification Tree最大的区别是在树的节点做判断的时候使用的是squared loss, 而不是gini impurity，因此直接用连续实数就可以做feature split and prioritization。