粗糙集的不确定信息的思路，真的挺有意思。对于你做数据挖掘、预啥的，是遇上缺失值、异常值一堆的时候，这玩意儿还挺顶用的。

粗糙集理论，是 80 年代 Zdzisław Pawlak 提出来的，嗯，别看时间早，现在用起来也不老气。它主要帮你从数据里找出哪些信息是模糊的、冗余的、不确定的，筛一筛、减一减，预效果还不错。

信息系统、属性约简、等价类这些概念听起来有点抽象？其实蛮简单。比如你要选出对最终分类最有用的属性，就可以用它做属性约简，把没啥用的干掉，训练快，还能避免过拟合。

而且像那种缺值太多、分类模糊的老大难数据，用粗糙集来，还真挺合适。它的规则都是类似“如果...那么...”这种，写得明明白白，你自己看一眼也能懂，解释性强。

我自己用的时候，是拿SPSS Clementine跑了一波特征筛选，用规则来做了个小型决策模型，跑得还挺稳。你也可以看看这篇关于粗糙集挖掘的文章，里面还有结合业务场景的例子，挺实用。

顺便说一句，如果你想上手跑个 demo，Rosetta 工具和它配套的 MATLAB 代码可以下下来试试。配置不复杂，文档也挺清晰。

所以啊，如果你正折腾数据预、想找点轻量的模型思路，那粗糙集这套逻辑还真值得你琢磨琢磨。对了，MapReduce 也能并行搞这个，有现成的方法可以参考一下。

如果你数据集脏、不太规则，可以先用它做一下属性筛选和清洗，效果比直接上深度模型要靠谱不少。