Java决策树模型的可解释性可以通过以下几种方式来提升：
使用文本解释规则：将生成的决策树转化为文本形式，以规则的形式呈现给用户，使用户更容易理解模型的决策过程。
可视化展示：利用图形化界面展示生成的决策树结构，包括节点、分支和叶子节点，让用户直观地了解决策树的构建过程和决策逻辑。
特征重要性分析：通过分析每个特征在决策过程中的重要性，可以帮助用户了解哪些特征对模型的预测结果具有较大影响，从而更好地理解模型的决策依据。
可解释性评估指标：引入一些评估指标来衡量模型的可解释性，如决策树的简洁性、一致性和逻辑性等，以便用户能够直观地评估模型的解释性能。
通过以上方法，可以有效提升Java决策树模型的可解释性，使用户更容易理解模型的决策过程和预测结果，从而提高模型的实用性和应用价值。
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