耀州区是陕西省重要的交通枢纽和采矿基地。资源的长期开发导致滑坡灾害频繁发生。如何科学合理地划分滑坡易发性是滑坡防治的重要组成部分。以耀州区为研究区域，基于R语言和ArcGIS平台，选取坡度等八个评价因子。在logistic回归（Logistic　Regression，简称LR）的基础上，引入随机森林（Random　Forest，简称RF）模型预测研究区滑坡发生的概率，从而完成滑坡易发性评价和ArcGIS的区划。LR-RF模型的敏感性分区结果表明，研究区东南部的漆水河河谷覆盖了高滑坡和高滑坡易发区，包括73.23%的滑坡点，预测成功率高于LR模型。ROC曲线比较了LR和LR RF模型结果的准确性。LR-RF模型评价结果的AUC值为0.9123，优于LR模型。结果表明，利用LR-RF模型评价研究区的磁化率具有较好的评价精度和预测能力。其区划结果和研究方法可为研究区和同一区域的防灾和风险管理提供理论支持和技术参考。