要提升Java决策树的分类精度，可以尝试以下几种方法：
调整决策树的参数：可以尝试调整决策树的参数，如树的深度、分裂节点的最小样本数等，以找到最佳的参数组合。
特征工程：通过对特征进行处理、选择和组合，可以提高分类器的性能。可以尝试使用特征选择、特征缩放、特征交叉等方法来改善分类精度。
集成学习：可以尝试使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等，来提高分类器的性能。
数据增强：通过增加训练数据量，可以提高分类器的泛化能力，从而提高分类精度。
交叉验证：使用交叉验证方法来评估模型的性能，并选择最佳的模型。
通过以上方法的尝试和调整，可以提高Java决策树的分类精度。
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