学习目标：

1. 理解决策树模型的基本原理，包括决策树的结构、如何构建决策树（如特征选择、树的生成和剪枝过程）以及决策树模型的优缺点。

2.  掌握决策树算法中的关键概念，如信息增益、基尼不纯度等，了解它们如何影响决策树的构建。

3.  学会使用常见的数据挖掘工具或编程语言（如Python中的scikit-learn库）来实现决策树模型。

4.  通过案例实战，将决策树模型应用于员工离职预测，学习如何处理实际数据（包括数据清洗、变量选择、模型训练和验证）并构建一个预测模型。

5.  分析和评估决策树模型在员工离职预测案例中的性能，能够调整模型参数以提高预测准确率，并利用模型结果为人力资源管理提供决策支持。