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Java決策樹模型的可解釋性可以通過以下幾種方式來提升：
使用文本解釋規則：將生成的決策樹轉化為文本形式，以規則的形式呈現給用戶，使用戶更容易理解模型的決策過程。
可視化展示：利用圖形化界面展示生成的決策樹結構，包括節點、分支和葉子節點，讓用戶直觀地了解決策樹的構建過程和決策邏輯。
特征重要性分析：通過分析每個特征在決策過程中的重要性，可以幫助用戶了解哪些特征對模型的預測結果具有較大影響，從而更好地理解模型的決策依據。
可解釋性評估指標：引入一些評估指標來衡量模型的可解釋性，如決策樹的簡潔性、一致性和邏輯性等，以便用戶能夠直觀地評估模型的解釋性能。
通過以上方法，可以有效提升Java決策樹模型的可解釋性，使用戶更容易理解模型的決策過程和預測結果，從而提高模型的實用性和應用價值。
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