基于决策树和随机森林预测员工离职率

在这篇文章中，我们将介绍如何使用决策树和随机森林算法来预测员工离职率。我们将首先了解这两种算法的原理，然后使用Python编写代码，并通过可视化展示决策树和随机森林的结果。

决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过将数据集分割成不同的子集来构建一个树模型，其中每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶子节点表示一个输出结果。决策树的构建过程基于信息增益或基尼系数等指标，以选择最佳的切分点。

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高模型的鲁棒性和准确性。在随机森林中，每个决策树的构建过程都是基于随机选择的样本和特征集。最终的预测结果是基于所有决策树的投票或平均值。

现在让我们开始编写代码来预测员工离职率。

首先，我们需要导入必要的Python库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree