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決策樹在Java預測模型中可以通過以下方法簡化：
特征選擇：減少模型中的特征數量可以簡化決策樹模型。可以使用特征選擇算法如信息增益、基尼不純度等來選擇最重要的特征。
剪枝：決策樹常常傾向于過擬合訓練數據，可以通過剪枝來減少樹的深度或者移除一些節點來降低模型復雜度。
參數調整：調整決策樹模型的參數也可以簡化模型。例如，通過設置最大深度、最小葉子節點數等參數來限制樹的大小。
集成學習：可以使用集成學習方法如隨機森林來構建多個簡化的決策樹模型，并將它們組合起來以提高預測性能。
特征轉換：對特征進行轉換或者降維也可以簡化決策樹模型。可以使用主成分分析（PCA）等方法來減少特征的數量和復雜度。
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