虽然线性回归模型依然是HR分析师的常用工具，但它并非总能尽善尽美地捕捉HR数据中的模式。并不是所有HR现象都能用直线来描述。正因如此，更加灵活的算法建模方法，如决策树，为HR分析师的工具包增添了宝贵的一环。
决策树是一种监督式机器学习算法，它产生非参数模型。监督学习部分意味着决策树在自变量和因变量的值都已知的情况下构建。非参数性质意味着决策树模型不对基础数据分布做出任何假设。
决策树具有极高的灵活性，它可以即插即用地用于分类和回归目的。
两位杰出的开发者——John Ross Quinlan和Leo Breiman，为决策树算法的研发做出了巨大贡献。大约在1984年，Quinlan将他的算法命名为Iterative Dichotomiser 3（简称ID3），后来还开发了C4.5和商业化的C5.0变体。而Breiman与其在伯克利的同事则将他们的决策树算法简单命名为分类与回归树，或简称CART，其在实践中被广泛使用。
我们利用了R语言中Breiman的CART的实现来探索人力资源分析。
若想提升人力资源分析的R技能，我们的人员分析计划是极佳的起点。
决策树在HR分析工具箱中扮演着不可或缺的角色。它们能轻松地在HR数据中找到并利用复杂的非线性效应，且几乎无需分析师的参与。
在特定情境下，决策树显得尤为有价值：
- 当拥有数据且不确定哪些变量具有预测潜力时。
- 例如，当调查团队氛围特征（如工作压力、领导风格、反馈、自等）与高员工流动率的相关性时。
- 当手头拥有关于员工职业历史的丰富数据，并希望了解职业发展（如晋升）的相关性时。
- 当因变量非正态分布（如倾斜的数据，如工资或缺勤率）时。
- 期望发现非线性效应，如高阶多项式或变量间的相互作用和调节效应。
决策树算法的核心思想是将数据表示为一组形成树状结构的决策规则。
图示及以下解释有助于更直观地理解决策树：
图1：（示例）决策树的展示
应从顶部开始阅读此图。从一个根节点开始，树中的每个后续节点要么是决策节点（数据根据某些条件分为子集），要么是叶节点（数据子集所在的节点不会进一步拆分）。
每个决策节点形成了一个条件测试，得出一个二元决策规则，如“这个员工是经理吗？”、“这个员工是否有高潜力？”等。
表1：（示例）来自典型HRIS的员工信息数据集
使用类似表1的数据集，我们可以在大型数据集上应用决策树，包括员工人数和建模变量的数量。
以员工离职预测为例，我们的目标是预测因变量“营业额”（员工是否会离开），这是一个分类问题。通过构建决策树，主要目标是找到能够将员工分成具有“最纯粹”类别分离的子组的方式。这意味着其叶节点应主要包含在目标变量“营业额”上全部为“是”或“否”的员工。
通过迭代评估所有可能的数据拆分和自变量条件测试，决策树算法找到最佳的拆分规则来最小化如基尼杂质等指标。基尼杂质是一个衡量标签集中随机抽取标签时错误标记观察的平均概率的指标。低基尼杂质反映了更同质的子组，这正是决策树所追求的。
通过这种方式，决策树能够轻松地捕捉到诸如任职时间与高潜力员工流动率关系等非线性模式。虽然决策树有其局限性，但我们相信在HR领域中广泛使用这些“机器学习”算法将带来巨大的益处。
决策树为HR分析师提供了一个灵活且易于理解的工具，以发现和分析复杂的模式。它不仅增强了分析的准确性，还提高了结果的可解释性。