# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum

matlab做森林火灾代码Fire_ROS_Calculator 蔓延火灾率（ROS）计算器是使用MatLab构建的软件，可帮助野火研究区的研究人员测量实验室环境中在表面上蔓延的火灾的蔓延率（ROS）。 主要目的是校准用过的相机来拍摄火势蔓延，从而可以测量与火像的真实距离，从而计算出ROS。 该软件具有完整的GUI（图形用户界面）。 有一个可供Windows安装和使用的编译版本，要安装该程序，您需要在计算机上安装MatLab Runtime Libraries R2018a； 但是，如果不这样做，安装程序将从Internet下载并自动安装。 如果您使用的是其他操作系统，则必须编译自己的版本，或者直接从MatLab运行该程序。 为此，请下载源代码文件夹中的所有文件，并将其放置在MatLab的当前目录中。 通过在命令窗口中键入Fire_ROS_Calculator运行该程序。 该程序由葡萄牙科英布拉大学的团队（工业空气动力学发展协会|森林火灾研究中心）开发。 从以下位置下载最新版本（v.2.5.1）： 该软件有手册：和验证报告： 我们期待着进一步开发该程序，并且还具有计算户外火灾蔓延的RO

易语言可直接调用驱动级鼠标键盘-森林插件0.92

本森林火灾可视化设计使用python语言进行编程，图表使用echarts、web框架使用flask框架、前端使用HTML网页加JavaScript，将历年森林火灾数据进行可视化展现，其中包括动态地图，折线图，曲线图，柱状图，雷达图，饼图等多种图形方式展现数据，尽可能的极高数据的利用程度， 本可视化面板是科技感界面，可在pycharm中直接运行，并支持二次开发，用于参加比赛，文件内自带数据集，避免了找数据的痛苦，

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目前，我国还有部分的森林火情监控还采用兴建瞭望塔、建立视频监控等方式。因为森林火灾经常发生在人烟罕至的原始森林中，因此上述方式存在着诸多不足。鉴于此，提出了一种基于ZigBee+短波无线通信的森林火情监控系统。ZigBee是一种近距离通信技术，适合传感器节点的组网要求；短波作为一种远距离无线通信技术，在远程数据传输方面有着独到的优势。以上二者的优势互补，在森里火情监测系统中具有广阔的应用前景。

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位于日本冲绳岛北部的亚热带“ Yambaru”森林拥有许多特有物种居住的珍贵生态系统。 然而，该地区还是冲绳林业的中心。 因此，可持续林业活动应考虑到自然环境。 为了促进该地区的可持续森林管理，我们使用易于计算的地形因素进行多元回归分析，以精细的分辨率对站点指数进行了预测。 对于以站点索引为因变量的多元回归分析，采用三个地形因子（有效起伏，开放度和高程）作为自变量。 解释了大约68％的方差，有效缓解是影响最大的变量。 这意味着可以以比以往任何时候都更高的分辨率来预测森林生产力。 对于环境保护和林业冲突的地点的可持续森林管理，以现场实际可用的最佳分辨率估算地点指数非常有用。 将来有可能通过检查其他环境因素来提高估计准确性。