在randomForestSRC多元回归案例中，如何衡量节点成本？是欧几里德距离还是马氏距离（与MultivariateRandomForest包一样）？
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randomForestSRC不使用MD，该MD仅适用于连续设置。我们使用复合单变量拆分规则，从而使我们能够处理混合结果回归设置（即，当您将分类Y和有序Y值混合在一起时）。
复合规则是各个结果划分规则的平均值，其中每个结果均已标准化，以允许相等的权重。
有关更多信息，请参见在线文档中的第8节：
https://kogalur.github.io/randomForestSRC/theory.html#section8