基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用

为解决目前常用于就业数据分析的C4.5算法、基于粗糙集等的决策树生成算法均无法很好地处理决策精度需求不同和噪声适应能力的问题，运用基于多尺度粗糙集模型的决策树算法于于高校就业数据分析，并以某高校2012年就业数据为例进行分析，同时将分析结果与C4.5算法和基于粗糙集的决策树生成算法的分析结果进行比较．结果表明基于多尺度粗糙集模型的决策树算法生成的决策树树形结构简单、产生的规则简洁、不存在不可分的数据集、运算速度快．