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我是数据科学的新手，目前正在尝试学习和理解决策树算法。当我们在分类问题中有一些连续变量和在回归问题中有分类变量时，我有一个关于算法如何工作的问题。
通常算法基于分类问题中的基尼指数和回归问题中的方差减少技术。
但是当涉及在分类问题中处理连续变量时，算法如何考虑连续变量，在选择最佳分裂（具有最高基尼指数）时。 - 回归问题反之亦然
提前致谢：）