自国务院于1998年7月发布了《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》以来，普通居民住房抵押贷款的信贷需求不断增大，截至2012年底国内商业银行个人住房抵押贷款已达到7.5万亿元之巨。随着宏观经济增长趋势逐渐下滑,商业银行问题贷款逐步暴露，如何加强个人住房抵押贷款的信用风险管理、优化风险管理技术就成了国内商业银行所面临的重要课题。基于此，本文在决策树数据挖掘算法的基础上研究了农村商业银行的个人住房抵押贷款风险特征，并建立了相应的信用评估模型。本文分为四个部分。首先详述了决策树模型的基本原理和主要算法，分析了个人住房抵押贷款的风险特征等，并重点分析了信用评估模型的建模思路及设立步骤。然后通过引入“相对重要性程度值”和“信用风险标准度量值“两个概念，本文提出信用风险评分机制。在第三部分的实证部分中在SPSS Clementine12.0的环境下实现基于决策树的个人住房抵押贷款信用评估模型，并通过计算本文建立了基于农村商业银行个人住房抵押贷款信贷数据的信用评分表。最后以SAS软件为操作平台，分别采用简单统计方法和Logistic回归的方法对上述评分结果进行评价，并提出结论和建议。