随着信息技术的迅速发展，众多应用领域如银行金融业、电子商务、生物信息、网络安全等产生了爆炸式的信息。不仅在数据规模上具有高维、海量的特征，在信息内容上还具有冗余多、噪音多的特点。这样的数据给挖掘技术带来了巨大的挑战，尤其是处理数据流等问题时，模型的实时性无法保障，使得更注重训练数据质量的分类模型训练周期变长，精度下降。因此，如何有效的减小数据规模，提高数据质量对提高分类模型的性能有着重要意义。　　 本文针对属性选择及分类问题开展了以下工作的研究：　　 (1)针对数据挖掘所面临的挑战，分析了有效缩减数据规模是重要的可行方法，并在此基础上概述了各类经典属性选择方法，探讨了它们的特点与不足。　　 (2)针对已有属性选择方法在处理高维、海量数据时，时空性能与效果上的不足，分析了将WoE与IV指标引入属性选择的可行性及存在的问题，在解决这些问题的基础上提出了基于IV指标的属性选择方法FS-IV，实验表明该算法是有效的，与经典属性选择方法相比时空性能有明显优势，并具有一定的抗噪性。　　 (3)针对属性选择后数据集出现的数据量大幅减少、优势属性集中可能会导致的过拟合等问题，分析了解决手段，将FS-IV方法与随机森林模型结合，提出了基于IV指标的随机森林模型，实验表明该模型与C4.5，朴素贝叶斯及经过FS-IV约简的C4.5与朴素贝叶斯模型相比，在不损失精度的情况下，时间性能大幅提升。　　 (4)根据高维、海量、流数据等实际问题，对FS-IV及IV-RF模型做了适应性改进，实验表明它们对高维、海量数据有着很好的处理效果。