水土流失是一个严重的环境问题，它通过降低土地生产力和水供应而对世界粮食生产产生不利影响。 本研究使用修正的土壤流失方程（RUSLE）模型并纳入地理信息系统（GIS）框架中，估算了巴西最重要的农业地区巴西塞拉多的年土壤流失率及其空间分布。 为此，根据RUSLE模型因子的功能确定土壤侵蚀的年增长率：降雨侵蚀力（R），土壤易蚀性（K），地形（LS），作物管理（C）和支持性保护措施（P）。 所有因素均来自文献。 将它们处理并集成到GIS中，生成年度土壤流失率地图。 所采用的方法显示出可接受的精度，并且有可能确定最容易受到水蚀的区域。 整个塞拉多的平均土壤流失率估计为12.8 t•ha-1•yr-1。 塞拉多的大部分地区处于低土壤流失区，分别占总表面积的79.91％，而中，高和非常高分别为15.70％，3.74％和0.66％。 造林区平均估计的土壤流失率为52.1 t•ha-1•yr-1。 在半年生，多年生和一年生作物种植中分别为29.3 t•ha-1•yr-1，而在牧场中则为13.3 t•ha-1•yr-1。 除一年生作物外，所有农场和造林地区的平均土壤流失率从中等到高。 这些结果表明，为了确

基于RUSLE和SDR的香溪河流域土壤流失脆弱区识别，陈炼钢，钱新，基于修正的通用土壤流失方程RUSLE和分布式泥沙输移比SDR函数，构建了由降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡度坡长因子、植被覆盖因�

土壤侵蚀是土地退化的重要原因，也是土壤肥力的结果，这降低了土地生产力和产量。 在埃塞俄比亚这样的发展中国家，这一问题更加严重。 为了最大程度地减少这一挑战，采用适当设计的水土保持是第一选择。 这项研究的目的是评估香根草对索莫多流域水土流失的影响。 社区动员被用于在农田上实施香根草，以稳定外滩和草条。 因此，作为土壤稳定措施，香根草覆盖了超过45公里（20％）的分水岭。 绿篱在两年内完全建立，平均形成36厘米高的梯田。 研究结果表明，在两年内，树篱上方积聚了约36厘米的土壤。 根据年均土壤沉积量和流域的平均容重，在没有香根草树篱行作为侵蚀屏障的情况下，年均土壤流失记录为20.88吨ha﹣1·year﹣1。 此外，由于在香根草树篱上方积聚了土壤，田间坡度平均降低了2.5％。 在上述树篱上，磷的有效性高于在树篱行以下，而在树篱上，可交换酸度低于在香根草树篱下，低于香根草树篱，这意味着土壤肥力得到改善。 研究建议香根草树篱可以作为缓解山坡和农田土壤侵蚀的直接措施，可以通过社区动员实施。 还强烈建议进一步研究香根草树篱如何提高磷的利用率并降低可交换的酸度。

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以三峡库区典型小流域为研究区域，通过遥感和野外调查进行信息采集，建立了流域环境数据库；在GIS支持下，根据修正通用土壤流失方程（RUSLE）模型对数据库实施运算操作，探讨了流域内土壤侵蚀强度的空间分布规律，并估算了小流域水土流失量。

这项研究模拟了2016年1月至2018年9月之间的土壤侵蚀，以用于Golole流域的土地管理。 在地理信息系统（GIS）环境中对构成土壤侵蚀主要因子的经修订的通用土壤流失方程（RUSLE）进行了建模。 这项研究的目的是为未开垦的Golole流域的土地管理建模土壤侵蚀。 Golole流域的土壤侵蚀图表明，流域内的土壤流失并不均匀，侵蚀风险也不尽相同。 流域的年平均土壤流失率为279吨/公顷，高于建议的最大允许年土壤流失率为4吨/公顷。 流域的土壤流失率被描述为高流失和严重流失，分别占陆地面积的70％和30％。 这项研究发现，有必要通过采取土壤侵蚀缓解措施，例如在耕种区的石质轮廓垄，粪便，地带作物和梯田以及在低地牧场控制放牧，将上述水土流失速度降低至中等和较低水平。 这项研究强烈认为有必要保护森林保护区免受砍伐树木和进一步侵犯人类的侵害。 这项研究得出的结论是，有必要进行进一步的研究：1）在显示最大土壤侵蚀威胁率的森林保护区中确定潜在原因，以及2）使用高分辨率方法评估土壤侵蚀危害的时间趋势数据。

DataMiningCase 流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率（覆盖率）：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏） 基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）：数据的处理、LightGBM、sklearn包（里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等）、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测名单。 告诉你：是什么（WHAT）、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。 注释覆盖率为80%左右，旨在帮助快速入门，新手级 项目涉及的如下： 商业理解 数据理解 数据处理（数据准备） 特征工程（数据准备） 正负样本特征线性图 RFECV（特征五折递归消除） Importan

摘 要：本文简述了BP 神经网络的基本原理，提出了一种基于 BP 神经网络的客户流失 预测模型。实验表明，该模型的辨识精度高，能正确的对客户的需求进行评估，以减少客户 流失来提高企业的利润。 关键词：神经网络；BP 算法；客户流失；CRM

员工流失-原因和解释 留住人才与留住人才同等重要，而且可能会花更多的时间和金钱，这是因为花了一些时间和金钱来使某个工人适应您的环境和公司。 因此，我认为瞥一眼决定离开公司的工人的主要特征是我们值得的。 为了检查这一事实，我将使用位于Employee Attrition数据集，因为它包含专门为此用例收集的数据。 本研究中使用的版本也专门存储在文件夹data /中，因为网站上的文件可能会随着时间而变化，并且与此处所检查的版本不符。 档案结构 data / ：分析中使用的数据集的版本。 doc / ：由于具有嵌入式图形，因此使用HTML文档，并提供研究的结果和主要结论。 src / ：项目中使用的代码，.Rmd格式。 参考