ターゲットと特徴量の分割
予測（この場合は従業員が退職するかどうか）を行うには、データセットを次の2つに分ける必要があります。
- 予測すべき 従属 変数、つまり ターゲット
- 予測に使う 独立 変数、つまり 特徴量（features）
あなたのタスクは、target と features を分割することです。ここでのターゲットは従業員の離職（churn）で、特徴量はそれ以外のすべてです。
注意：このデータセットは、すでにカテゴリ変数のエンコーディングとダミー変数化が行われています。
pandas は pd としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する
演習の手順
- ターゲットと特徴量を設定しましょう。
- 従属変数の列（
churn）を選び、targetに設定します。 - 列
churnを.drop()して、それ以外をfeaturesに設定します。
- 従属変数の列（
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)