请分析一下给定数据集，并为这些数据建议一个合适的机器学习模型。

数据集包含具有以下特征的500名员工的信息：性别、年龄、工龄、学历、专业、地区、职位、薪资等。相应的标签为“离职”或“在职”。
此问题需要进行分类任务，因此可以选择二元分类算法，例如逻辑回归、决策树或支持向量机（SVM），或者更高级别的算法，例如神经网络或随机森林。选择合适的模型需要对数据进行进一步的探索和分析，例如特征选择、特征缩放和调整超参数等，以获得最佳的模型性能。