特徴量と目的変数を分ける
データを学習用とテスト用に分割できたので、モデルを学習させる前の最後のステップとして、特徴量と目的変数を別々のデータセットに分けましょう。すでに読み込まれている列名のリストを使います。
メインのデータセットは telcom として読み込まれており、学習用とテスト用に分割されたデータは pandas の DataFrame としてそれぞれ train と test に入っています。target と custid のリストには、目的変数の名前と顧客IDの名前がそれぞれ含まれています。残りの列名からなる cols リストを作成してください。コンソールで自由にデータセットを確認してかまいません。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習
演習の手順
- 目的変数と顧客IDの列名を除いて、
telcomの列名をリストに保存してください。 - 学習用の特徴量と目的変数を抽出してください。
- テスト用の特徴量と目的変数を抽出してください。
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。
# Store column names from `telcom` excluding target variable and customer ID
cols = [col for col in ___.columns if col not in ___ + target]
# Extract training features
train_X = train[___]
# Extract training target
train_Y = train[___]
# Extract testing features
test_X = test[___]
# Extract testing target
test_Y = test[___]