决策树算法在Java中的效率优化方法包括以下几点：
数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、特征编码等，可以提高算法的准确性和效率。
特征选择：选择合适的特征对决策树进行构建，可以减少树的深度和节点数量，提高算法的效率。
剪枝策略：对构建好的决策树进行剪枝处理，去除不必要的节点和分支，可以减少模型的复杂度，提高算法的效率。
并行计算：利用多线程或并行计算框架对决策树算法进行加速，提高算法的计算速度。
优化算法参数：调整算法的参数设置，如树的最大深度、最小叶子节点数等，可以提高算法的效率和准确性。
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