在Java决策树中，选择最佳特征通常是通过计算信息增益或基尼不纯度来完成的。这些指标可以帮助确定哪个特征在当前节点上应该被用来划分数据。
在Java中，可以使用以下步骤来选择最佳特征：
在实现中，可以使用递归的方式来构建决策树，并在每个节点上选择最佳特征来进行划分。在Java中，有一些开源的机器学习库，如Weka、Apache Spark MLlib等，提供了实现决策树算法的工具和API，可以帮助开发者快速构建和训练决策树模型。
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