在生活中，我们常常需要对事物进行判断或预测，而分类树和回归树就是两种常用的工具。它们都属于决策树的一部分，但用途却大不相同。
首先来说说分类树🌳。顾名思义，它主要用于解决分类问题。比如，判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件。分类树通过一系列的判断条件（如关键词出现与否），最终将数据分到不同的类别中去。它的输出结果通常是离散值，例如“是”或“否”。
再来看看回归树🔥。与分类树不同，回归树主要用来解决连续值的预测问题。例如，预测房价或者气温变化。回归树会根据输入特征不断分割数据集，最后得出一个具体的数值作为预测结果。简单来说，分类树告诉你“是什么”，而回归树则告诉你“是多少”。
虽然两者形式相似，但在实际应用中各有千秋。选择哪种方法，取决于你的具体需求是什么。💪
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