决策树和决策表都是用于分类和预测的机器学习算法，在Java中都有相应的实现。
决策树是一种树形结构，每个节点代表一个属性，每个分支代表一个属性值，叶子节点代表一个类别。决策树通过从根节点开始，根据属性值进行分裂，最终到达叶子节点来做出分类或者预测。
决策表是一种表格形式的表示方法，其中每一行代表一个规则，每一列代表一个属性。规则中包含了条件和结论，当条件满足时，结论就成立。决策表通过匹配规则来做出分类或者预测。
决策树在处理连续性数据和大规模数据时比较高效，但容易出现过拟合；决策表在处理离散数据和逻辑规则时比较高效，但规则数量较多时会导致决策表过于庞大。在实际应用中，可以根据具体情况选择使用决策树还是决策表来做分类或者预测。
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