随机森林在分类和回归问题上的主要区别在于如何使用决策树以及如何评估模型的性能。
对于分类问题，随机森林使用分类树作为基本决策树，并采用多数表决的策略进行分类。这时，评估模型的性能通常使用的是分类准确率。
对于回归问题，随机森林则使用回归树作为基本决策树，目标是预测一个连续的输出。评估模型的性能通常使用的是均方误差或均方根误差。
此外，随机森林在处理分类和回归问题时，还有以下区别：
1. 在构建随机森林时，对于分类问题，默认的参数是mtry=p/3，对于回归问题，默认的参数是mtry=p1/2，其中p表示预测变量数。
2. 在构建随机森林时，对于分类问题，默认的节点大小为5，对于回归问题，默认的节点大小为1。
综上所述，随机森林在分类和回归问题上的主要区别在于如何使用决策树以及如何评估模型的性能，其他如构建森林的方式等也会有一些差异。
