增加訓練數據量：增加訓練數據可以提高決策樹模型的準確率，因為模型可以更好地學習數據中的模式和規律。
調整決策樹參數：調整決策樹的參數可以優化模型的性能，例如調整樹的深度、最小葉子節點數、最小樣本拆分等參數。
特征選擇：選擇合適的特征對模型的性能影響很大。可以使用特征選擇方法，如信息增益、基尼系數等，來選擇最重要的特征。
集成學習：通過集成多個決策樹模型，如隨機森林和梯度提升樹，可以提高整體模型的準確率。
交叉驗證：使用交叉驗證來評估模型的性能，可以更準確地評估模型的泛化能力，從而提高準確率。
特征工程：對數據進行特征工程處理，如特征縮放、特征組合等，可以提高模型的性能和準確率。
