决策树的影响取决于多个因素，包括数据集的大小、特征的数量、树的深度、叶子节点的数量等。
数据集的大小：决策树在训练过程中需要对整个数据集进行多次遍历，因此数据集越大，训练时间越长。
特征的数量：特征的数量越多，决策树需要进行更多的分裂操作，导致训练时间增加。
树的深度：决策树的深度越大，模型的复杂度越高，需要进行更多的分裂操作，训练时间也就越长。
叶子节点的数量：叶子节点的数量越多，决策树的复杂度越高，需要进行更多的分裂操作，训练时间也就越长。
因此，决策树对Java模型的训练时间会有一定的影响，根据具体的数据集和参数设置，训练时间可能会有所不同。为了减少训练时间，可以通过调整参数、对数据进行预处理等方式来优化决策树模型的训练过程。
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