作为Pawlak粗糙集的扩展，邻域粗糙集能有效地处理数值型的数据。但是，因为沿用了Pawlak粗糙集在构造上下近似集时的包含关系，邻域粗糙集对噪声数据的容错性很差。针对这个问题，通过引入贝叶斯最小风险决策规则，提出了一种基于容错改进的邻域粗糙集属性算法。通过与现有的算法进行比较，实验结果表明，在数据预处理阶段用该算法能得到更好的属性约简。