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Java決策樹模型對極端值的適應性取決于具體的決策樹算法和參數設置。一般來說，決策樹模型在處理極端值時具有一定的魯棒性，但也需要根據具體情況進行適當的處理。
一種常見的處理極端值的方法是在構建決策樹模型之前對數據進行處理，例如去除異常值或者進行數據標準化處理。這樣可以減少極端值對模型的影響，提高模型的穩定性和泛化能力。
另一種方法是在構建決策樹模型時通過調節參數來增強模型對極端值的適應性。例如，在決策樹算法中可以設置剪枝參數來控制樹的復雜度，減少過擬合的風險，從而提高模型對極端值的容忍度。
總的來說，Java決策樹模型在處理極端值時可以通過數據處理和參數調節等方式來提高適應性，但具體的效果還需要根據實際數據和問題進行調整和驗證。
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