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在評估Java決策樹模型的準確性時，通常會使用以下指標：
準確率（Accuracy）：指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。準確率越高，模型的分類能力越好。
精確率（Precision）：指被分類器正確分類為正例的樣本數(shù)占被分類器判定為正例的樣本數(shù)的比例。精確率衡量模型預(yù)測為正例的準確程度。
召回率（Recall）：指被分類器正確分類為正例的樣本數(shù)占實際為正例的樣本數(shù)的比例。召回率衡量模型對正例的識別能力。
F1值（F1-score）：綜合考慮精確率和召回率，是精確率和召回率的調(diào)和均值。F1值越高，模型在精確率和召回率上的表現(xiàn)越好。
ROC曲線和AUC值：ROC曲線是以假正例率（FPR）為橫坐標，真正例率（TPR）為縱坐標繪制的曲線，AUC值是ROC曲線下的面積，用來評估模型的分類性能。
綜合考慮以上指標可以全面評估Java決策樹模型的準確性和分類性能。
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