応答変数（目的変数）は、連続尺度とカテゴリカル（名義／順序尺度）のどちらでもかまいません。
• 応答変数がカテゴリカルの場合は、それぞれの葉における各応答水準の割合が予測値となります。この場合、各水準の割合は、その葉のエントロピー（負の対数尤度）を最小にします。
• 応答変数が連続尺度の場合は、それぞれの葉における応答平均が予測値となります。この場合、平均は、その葉の誤差平方和を最小にします。
説明変数にも、連続尺度とカテゴリカル（名義／順序尺度）の両方を使用できます。
• 説明変数が連続尺度の場合は、特定の境界値の上下で分岐が行われます。
• 説明変数がカテゴリカルの場合は、可能な限りのグループ分けが検討されて、Xの水準が2つのグループに振り分けられます。