基于粗集理论的决策树在信用卡发放中的应用
来源：计算机技术与发展杂志2015年第03期北京时间：
作者：胡来丰;舒兰
摘要：基于粗集和决策树两种方法的各自优势互补，提出将粗集与决策树相结合的新方法，并将此算法运用到个人信用卡发放模型中。首先利用布尔推理算法将连续属性进行离散化处理，然后采用一种以加权和属性重要度为启发信息进行属性约简，得到降维数据，最后采用J48决策树算法，得到决策规则。通过对比K最近邻分类、朴素贝叶斯、RBF神经网络、支持向量机等算法，这种新的数据挖掘算法保留了原有数据特点，加快了知识获取的进程，提高了模型的交叉验证率，简化了规则，取得了满意的研究结果。
关键词：粗糙集;属性约简;J48决策树;交叉验证率
