在Java中，决策树的特征选择技术通常包括以下几种方法：
信息增益（Information Gain）：信息增益是一种常用的特征选择技术，它通过计算每个特征对于分类的不确定性减少程度来选择最佳的特征。在Java中，可以使用Entropy类或者InformationGainRatio类来实现信息增益特征选择。
基尼指数（Gini Index）：基尼指数是另一种常用的特征选择技术，它通过计算每个特征对于分类的纯度提升程度来选择最佳的特征。在Java中，可以使用GiniIndex类来实现基尼指数特征选择。
基于模型的特征选择：除了基于信息增益和基尼指数的方法外，还可以使用一些基于模型的特征选择技术来选择最佳的特征。在Java中，可以使用一些机器学习库如Weka或者Apache Spark来实现基于模型的特征选择。
这些特征选择技术可以帮助我们在构建决策树模型时选择最佳的特征以提高模型的性能和准确性。在实际应用中，可以根据数据集的特点和需求选择合适的特征选择技术来构建决策树模型。
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