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在Java中，決策樹模型的參數敏感性測試可以通過調整決策樹算法中的參數來觀察模型性能的變化。常見的決策樹模型參數包括：
最大深度（maxDepth）：表示決策樹的最大深度，可以控制模型的復雜度。通常來說，增大最大深度會提高模型的復雜度，可能導致過擬合。
最小分割樣本數（minSamplesSplit）：表示分裂一個內部節點需要的最小樣本數。增大該參數可以防止過擬合。
最小葉子節點樣本數（minSamplesLeaf）：表示葉子節點最少樣本數。增大該參數可以防止過擬合。
最大特征數（maxFeatures）：表示在每個節點進行分裂時考慮的最大特征數。可以控制模型的復雜度。
通過調整這些參數的數值，可以觀察模型性能的變化，并找到最佳的參數組合。可以使用交叉驗證等方法來評估模型性能。在Java中，可以使用開源機器學習庫如Weka或者使用Apache Spark MLlib來構建和調整決策樹模型。
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