ディシジョンツリービジュアルの剪定プロパティは、ディシジョンツリーを刈り込む強度を決定します。成長アルゴリズムは、指定したプロパティに基づいてディシジョンツリーを作成します。刈り込みアルゴリズムは、最下部から各ノードを検討して、自身のサブツリーのルートノードにします。サブツリーの誤分類率がルートノードの誤分類率よりもかなり良い場合、サブツリーは保持されます。サブツリーの誤分類率がルートノードの誤分類率と同等の場合、サブツリーは刈り込まれます。通常、小さいディシジョンツリーほど望ましくなります。
剪定プロパティスライダが緩やかに近いほど、誤分類率の差異は相対的に小さくなります。剪定プロパティが積極的に近いほど、誤分類率の差異は相対的に大きくなります。つまり、緩やかな刈り込みアルゴリズムでは、ディシジョンツリーは積極的な刈り込みアルゴリズムよりも深く拡大できます。
どの分岐でも使用されていない変数でも、通常、次の2つの理由のいずれかにより、ディシジョンツリーに影響します。変数を分岐で使用できるが、その分岐を含んでいたサブツリーが刈り込まれている場合があります。または、変数は欠損値を含んでいるが、欠損値を含めるプロパティが無効になっています。
注: 予測変数がディシジョンツリーの予測精度に効果がない場合、または寄与度が小さい場合、最終的に表示されるディシジョンツリーには含まれません。