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決策樹算法在Java中的迭代優化可以通過以下幾種方式實現：
使用特征選擇算法：在構建決策樹時，可以選擇最優的特征進行分裂，以減少決策樹的深度和提高預測準確率。常用的特征選擇算法包括信息增益、信息增益率、基尼指數等。
剪枝策略：在構建完整的決策樹后，可以通過剪枝策略來降低過擬合的風險。常用的剪枝策略包括預剪枝和后剪枝。
優化算法：可以使用一些優化算法來加速決策樹的構建過程，比如隨機森林、梯度提升樹等。
并行計算：利用Java中的多線程或并發框架，可以并行計算決策樹的構建過程，提高算法的效率。
數據預處理：在構建決策樹前，可以對數據進行預處理，比如特征縮放、特征選擇、缺失值處理等，以提高決策樹的性能。
通過以上方式對決策樹算法進行迭代優化，可以提高算法的準確率、效率和可擴展性，使其在實際應用中更加有效地發揮作用。
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