Oddělení cílové proměnné a příznaků

Aby bylo možné provést předpověď (v tomto případě, zda zaměstnanec firmu opustí, nebo ne), je potřeba rozdělit datovou sadu na dvě části:

závislou proměnnou neboli cílovou proměnnou, kterou chceme předpovědět
nezávislé proměnné neboli příznaky, které slouží jako podklad pro předpověď

Tvým úkolem je oddělit target a features. Cílovou proměnnou je zde fluktuace zaměstnanců a příznaky tvoří vše ostatní.

Připomínka: datová sada již byla upravena – kategorické proměnné byly zakódovány pomocí dummy proměnných.

pandas je naimportován jako pd.

Toto cvičení je součástí kurzu

HR Analytics: Predicting Employee Churn in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Nastav cílovou proměnnou a příznaky:
- Vyber sloupec se závislou proměnnou (churn) a přiřaď ho do target.
- Pomocí .drop() odstraň sloupec churn a vše ostatní nastav jako features.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Set the target and features

# Choose the dependent variable column (churn) and set it as target
target = data.____

# Drop column churn and set everything else as features
features = data.____("____",axis=1)

Upravit a spustit kód