在Java中实现决策树的特征工程自动化可以通过使用机器学习库来简化这一过程。下面是一些步骤：
数据准备：首先需要准备数据集，包括特征和标签。可以使用Java中的数据处理库来加载和处理数据。
特征提取：根据数据集的特点，可以使用不同的特征提取方法，比如统计特征、文本特征提取等。可以使用Java中的特征提取库来简化这一过程。
特征选择：选择合适的特征对模型的性能至关重要。可以使用Java中的特征选择库来进行特征选择。
模型训练：利用准备好的特征和标签数据，可以使用Java中的决策树算法库来训练模型。
模型评估：为了验证模型的性能，可以使用Java中的评估库来对模型进行评估。
通过以上步骤，可以实现决策树的特征工程自动化，从而提高模型的准确性和效率。
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