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Target और Features अलग करना

भविष्यवाणी करने के लिए (यहाँ, कोई कर्मचारी नौकरी छोड़ेगा या नहीं), आपको डेटासेट को दो हिस्सों में बाँटना होता है:

  • वह dependent वैरिएबल या target जिसे प्रिडिक्ट करना है
  • वे independent वैरिएबल्स या features जिनकी मदद से प्रिडिक्शन होगा

आपका काम target और features को अलग करना है। यहाँ target है employee churn, और features में बाकी सभी कॉलम शामिल हैं.

ध्यान दें: डेटासेट में पहले ही categorical वैरिएबल्स को एन्कोड किया जा चुका है और dummies बना ली गई हैं.

pandas आपके लिए pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

HR Analytics: Python में कर्मचारी churn की भविष्यवाणी

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • target और features सेट करें:
    • dependent वैरिएबल कॉलम (churn) चुनकर उसे target सेट करें.
    • कॉलम churn को .drop() करके बाकी सबको features के रूप में सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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