Щоб робити прогноз (у нашому випадку — чи звільниться працівник), потрібно розділити набір даних на дві частини:

залежну змінну або ціль (target), яку треба передбачити
незалежні змінні або ознаки (features), що використовуються для прогнозування

Ваше завдання — відокремити target та features. Ціллю тут є плинність кадрів (employee churn), а ознаки охоплюють усе інше.

Нагадування: набір даних уже змінено — категоріальні змінні закодовано, створено даммі-перемінні.

pandas уже імпортовано для вас як pd.

Прогнозування відтоку працівників за допомогою дерев рішень