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要提升Java決策樹的分類精度，可以嘗試以下幾種方法：
調整決策樹的參數：可以嘗試調整決策樹的參數，如樹的深度、分裂節點的最小樣本數等，以找到最佳的參數組合。
特征工程：通過對特征進行處理、選擇和組合，可以提高分類器的性能。可以嘗試使用特征選擇、特征縮放、特征交叉等方法來改善分類精度。
集成學習：可以嘗試使用集成學習方法，如隨機森林、梯度提升樹等，來提高分類器的性能。
數據增強：通過增加訓練數據量，可以提高分類器的泛化能力，從而提高分類精度。
交叉驗證：使用交叉驗證方法來評估模型的性能，并選擇最佳的模型。
通過以上方法的嘗試和調整，可以提高Java決策樹的分類精度。
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