특성과 타깃 변수 분리하기
이제 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할했으니, 모델을 학습하기 전 마지막 단계로 특성과 타깃 변수를 서로 다른 데이터셋으로 분리할 차례예요. 이를 위해 미리 로드된 열 이름 리스트를 사용합니다.
주요 데이터셋은 telcom으로 로드되어 있고, 학습용과 테스트용 데이터셋은 각각 train과 test라는 pandas DataFrame으로 제공됩니다. target과 custid 리스트에는 각각 타깃 변수명과 고객 ID명이 들어 있습니다. 나머지 열 이름으로 구성된 cols 리스트를 직접 만들어야 해요. 콘솔에서 데이터셋을 자유롭게 살펴보셔도 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning
연습 안내
- 타깃 변수와 고객 ID 이름을 제외하고,
telcom의 열 이름을 리스트로 저장하세요. - 학습용 특성과 타깃을 추출하세요.
- 테스트용 특성과 타깃을 추출하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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[___]