従業員データの分割

データセットの過学習は分析でよく起こる問題です。これは、モデルが作成に用いたデータでは良く動く一方で、その外では汎化できない状態を指します。

この汎化性能を確保するために、学習用とテスト用にデータを分割（train/test split）します。学習用サンプルでモデルを作り、その後テストサンプルで試します。

この演習では、target と features をそれぞれ 75%/25% の割合で学習用とテスト用に分割します。