给出一组数据，要求使用分类模型对其进行分析，并给出分类结果和对分类结果的解释。


以下是员工数据组成的数据集，包括年龄、性别、工作表现评分和是否留任等数据。
年龄    性别  工作表现评分   是否留任
25      男    70                 离开
35      女    90                 留下
40      男    60                 离开
28      女    80                 留下
32      男    75                 留下
这是一个员工数据组成的数据集，包括年龄、性别、工作表现评分和是否离职等数据。可以利用分类模型对员工是否会留下进行分析。

对于该数据集，可以使用逻辑回归或决策树等分类算法进行建模。通过训练模型，可以得到员工离职的概率或分类结果。

例如，可以将离职为0，留下为1进行编码，建立逻辑回归模型，并通过学习过程得到各个特征的权重，根据员工的年龄、性别和工作表现评分等特征，计算员工离职的概率。

最终的分类结果可以是员工离职的概率或是否离职的二元分类结果。通过观察模型的预测结果，可以得出员工是否有离职的趋势，并采取相应的措施来留住人才。