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在Java中，決策樹可以與其他集成學習方法結合使用，以提高模型的準確性和穩定性。以下是一些常見的決策樹與其他集成學習方法的結合方式：
隨機森林(Random Forest)：隨機森林是一種基于決策樹的集成學習方法，它通過訓練多個決策樹并取其預測結果的平均值來提高模型的準確性。在Java中，可以使用Weka等機器學習庫來實現隨機森林。
AdaBoost：AdaBoost是一種基于權重的集成學習方法，通過反復訓練不同版本的弱分類器，并調整樣本權重來提升模型性能。在Java中，可以使用Weka等機器學習庫來實現AdaBoost算法。
Gradient Boosting：Gradient Boosting是一種梯度提升算法，通過迭代訓練多個決策樹模型并根據前一個模型的預測誤差來調整下一個模型的預測結果，以提高模型性能。在Java中，可以使用XGBoost或LightGBM等機器學習庫來實現Gradient Boosting算法。
通過結合決策樹與其他集成學習方法，可以有效地提高模型的預測性能，降低過擬合風險，并提高模型的穩定性。在選擇合適的集成學習方法時，可以根據數據集的特點和模型的需求來進行選擇。
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