决策树构造中的剪枝处理的作用包括(）。A. 减低训练错误率B. 降低测试错误率C. 抑制过拟合D. 提高泛化性能

步骤 1：理解剪枝处理的作用
剪枝处理是决策树算法中的一种技术，用于减少决策树的复杂度，防止过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。剪枝处理通过减少决策树的分支数量，使得模型更加简洁，从而提高模型的泛化能力。

步骤 2：分析选项
A. 减低训练错误率：剪枝处理的主要目的是防止过拟合，而不是直接降低训练错误率。因此，剪枝处理不会直接减低训练错误率。
B. 降低测试错误率：剪枝处理通过减少过拟合，使得模型在未见过的测试数据上表现更好，从而降低测试错误率。
C. 抑制过拟合：剪枝处理的主要作用就是抑制过拟合，使得模型在未见过的测试数据上表现更好。
D. 提高泛化性能：剪枝处理通过减少过拟合，使得模型在未见过的测试数据上表现更好，从而提高泛化性能。

步骤 3：总结
综上所述，剪枝处理的作用包括降低测试错误率、抑制过拟合和提高泛化性能。