特徴が質的変数の場合でも，ワンホットエンコーディング等を利用して二値変数に変換することで，量的変数と同様の基準で分割可能である．

回帰木の構築では，あるノードを分割する全ての分割ルールの中で，そのノードの誤差の減少量が最大となるルールを選ぶ．

分割ルールの候補として，あるノードにおける分割ルールを決定するため，そのノードに含まれる学習用データを用いて，可能なすべての分割ルールを考える．

特徴が量的変数の場合，あるノードにおける可能なすべての分割ルールの数は，そのノードに含まれる観測の数と等しくなる．