决策树算法在Java中的迭代优化可以通过以下几种方式实现：
使用特征选择算法：在构建决策树时，可以选择最优的特征进行分裂，以减少决策树的深度和提高预测准确率。常用的特征选择算法包括信息增益、信息增益率、基尼指数等。
剪枝策略：在构建完整的决策树后，可以通过剪枝策略来降低过拟合的风险。常用的剪枝策略包括预剪枝和后剪枝。
优化算法：可以使用一些优化算法来加速决策树的构建过程，比如随机森林、梯度提升树等。
并行计算：利用Java中的多线程或并发框架，可以并行计算决策树的构建过程，提高算法的效率。
数据预处理：在构建决策树前，可以对数据进行预处理，比如特征缩放、特征选择、缺失值处理等，以提高决策树的性能。
通过以上方式对决策树算法进行迭代优化，可以提高算法的准确率、效率和可扩展性，使其在实际应用中更加有效地发挥作用。
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