Target과 Features 분리하기
예측을 수행하려면(이번 경우는 직원이 퇴사할지 여부), 데이터셋을 두 구성요소로 나눠야 합니다:
- 예측해야 하는 종속 변수 또는 target
- 예측에 사용할 독립 변수 또는 features
여러분의 작업은 target과 features를 분리하는 것입니다. 여기서 target은 직원 churn이고, features는 나머지 모든 열입니다.
알림: 이 데이터셋은 이미 범주형 변수를 인코딩하고 더미 변수를 생성해 전처리된 상태입니다.
pandas는 pd라는 이름으로 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
HR Analytics: Python으로 직원 이탈 예측하기
연습 안내
- target과 features를 설정하세요:
- 종속 변수 열(
churn)을 선택해target으로 설정하세요. .drop()으로churn열을 제거하여 나머지 모든 열을features로 설정하세요.
- 종속 변수 열(
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)