我们刻画并研究了二元回归树中的变量重要性（VIMP）和两两变量关联。一个关键组件涉及我们称之为最大子树的数量的节点均方误差。该理论自然地从单株树扩展到树的集合，并应用于随机森林等方法。这很有用，因为虽然随机森林中的重要性值用于筛选变量，例如，它们用于筛选生物信息学中的高通量基因组数据，但关于其属性的理论很少。