在比较回归树模型时，通常使用的指标是 **Adjusted R²**。因此，正确答案是 **A: Adjusted R²**。

### 专业分析：

1. **Adjusted R²**:
- 这是一个用于回归模型的指标，特别适用于比较带有不同数量特征的模型。
- 它对模型复杂度进行了惩罚，避免因增加不相关特征而导致的模型过拟合。
- 调整后的 R² 能更准确地反映模型对数据的解释能力。

2. **其它选项分析**:
- **F-measure (F1 Score)**:
- 这是用于分类模型的指标，结合了 Precision 和 Recall，用于衡量分类模型的准确性。
- 不适用于回归问题。

- **AUC (Area Under Curve)**:
- 通常用于评估二分类模型性能，具体是 ROC 曲线下的面积。
- 不适用于回归问题。

- **Precision & Recall**:
- 这两个指标用于评估分类模型的性能，衡量模型的查准率和查全率。
- 不适用于回归问题。

因此，在进行回归树模型比较时，Adjusted R² 是合适的选择，因为它专门用于评估回归模型的性能。