Créer les ensembles d'entraînement et de test
Avant de créer un modèle, il est important de diviser votre jeu de données en deux : un ensemble d'entraînement qui servira à construire votre modèle de churn, et un ensemble de test qui servira à valider votre modèle. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction train_test_split() de sklearn.model_selection.
Vous allez vous exercer à créer des ensembles d'entraînement et de test dans cet exercice. Le DataFrame telco est disponible dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Analytique marketing : prédire l'attrition de la clientèle avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import train_test_split