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在決策樹中處理異常值的方法通常有以下幾種：
刪除異常值：最簡單的方法是直接刪除包含異常值的數據點。這樣做可能會導致數據量減少，但可以避免異常值對決策樹模型的影響。
替換異常值：可以將異常值替換為數據集的均值、中位數、眾數等常見值。這樣做可以保留數據量并降低異常值對模型的影響。
離散化處理：將連續型特征離散化成不同的區間，這樣可以將異常值歸為特定的區間，減少異常值對模型的影響。
使用異常值處理算法：可以使用一些專門用于處理異常值的算法，如LOF（局部離群因子）、Isolation Forest等，來識別和處理異常值。
在Java中，可以使用一些數據處理庫如Apache Commons Math、Weka等來處理異常值。同時，在構建決策樹模型時，可以根據具體情況選擇合適的異常值處理方法。
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