Java决策树模型对极端值的适应性取决于具体的决策树算法和参数设置。一般来说，决策树模型在处理极端值时具有一定的鲁棒性，但也需要根据具体情况进行适当的处理。
一种常见的处理极端值的方法是在构建决策树模型之前对数据进行处理，例如去除异常值或者进行数据标准化处理。这样可以减少极端值对模型的影响，提高模型的稳定性和泛化能力。
另一种方法是在构建决策树模型时通过调节参数来增强模型对极端值的适应性。例如，在决策树算法中可以设置剪枝参数来控制树的复杂度，减少过拟合的风险，从而提高模型对极端值的容忍度。
总的来说，Java决策树模型在处理极端值时可以通过数据处理和参数调节等方式来提高适应性，但具体的效果还需要根据实际数据和问题进行调整和验证。
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