隨機森林在分類和回歸問題上的主要區(qū)別在于如何使用決策樹以及如何評估模型的性能。對于分類問題，隨機森林使用分類樹作為基本決策樹，并采用多數(shù)表決的策略進行分類。這時，評估模型的性能通常使用的是分類準確率。對于回歸問題，隨機森林則使用回歸樹作為基本決策樹，目標是預測一個連續(xù)的輸出。評估模型的性能通常使用的是均方誤差或均方根誤差。此外，隨機森林在處理分類和回歸問題時，還有以下區(qū)別：1. 在構(gòu)建隨機森林時，對于分類問題，默認的參數(shù)是mtry=p/3，對于回歸問題，默認的參數(shù)是mtry=p1/2，其中p表示預測變量數(shù)。2. 在構(gòu)建隨機森林時，對于分類問題，默認的節(jié)點大小為5，對于回歸問題，默認的節(jié)點大小為1。綜上所述，隨機森林在分類和回歸問題上的主要區(qū)別在于如何使用決策樹以及如何評估模型的性能，其他如構(gòu)建森林的方式等也會有一些差異。