在C++中，決策樹可以用于回歸問題，但通常不是首選方法。決策樹是一種監督學習算法，主要用于分類問題，但也可以用于回歸問題。在回歸問題中，決策樹的性能可能不如其他專門的回歸算法，如線性回歸、支持向量機或神經網絡。
然而，決策樹在處理非線性關系、處理缺失值和異常值以及提供可解釋性方面具有優勢。此外，決策樹可以很容易地擴展到集成方法，如隨機森林和梯度提升樹，這些方法在回歸問題中通常表現更好。
要在C++中使用決策樹進行回歸，你可以使用一些開源庫，如Dlib或MLpack。這些庫提供了決策樹算法的實現，并支持多種數據類型和特征選擇方法。
總的來說，雖然決策樹在回歸問題中的表現可能不如其他專門的回歸算法，但它們在某些情況下仍然是一個有吸引力的選擇，特別是當你需要處理非線性關系、缺失值和異常值時。
