選擇多個回應時， JMP 目前會為每個回應建立單獨的樹。稍後可以組合這些樹進行分析。
相反，我們希望能夠擁有一棵能夠同時最適合所有反應的樹。
此功能可透過流行的 Sklearn 套件中的 python 函數呼叫 RandomForestRegressor 來實現。
關於這個主題有很多論文，例如：
“多元迴歸樹的分割變數選擇”，Hsiao 和 Shih，2006 年，ScienceDirect。
我們希望這種功能在決策樹中實現後，能夠擴展到 Bootstrap Forest 和 Boosted Treed 方法。
