决策树在Java预测模型中可以通过以下方法简化：
特征选择：减少模型中的特征数量可以简化决策树模型。可以使用特征选择算法如信息增益、基尼不纯度等来选择最重要的特征。
剪枝：决策树常常倾向于过拟合训练数据，可以通过剪枝来减少树的深度或者移除一些节点来降低模型复杂度。
参数调整：调整决策树模型的参数也可以简化模型。例如，通过设置最大深度、最小叶子节点数等参数来限制树的大小。
集成学习：可以使用集成学习方法如随机森林来构建多个简化的决策树模型，并将它们组合起来以提高预测性能。
特征转换：对特征进行转换或者降维也可以简化决策树模型。可以使用主成分分析（PCA）等方法来减少特征的数量和复杂度。
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