Rozdzielanie zmiennej docelowej i cech

Aby dokonać predykcji (w tym przypadku: czy pracownik odejdzie z firmy, czy nie), należy podzielić zbiór danych na dwa komponenty:

zmienna zależna lub zmienna docelowa – wartość, którą chcemy przewidzieć
zmienne niezależne lub cechy – dane wykorzystywane do dokonania predykcji

Twoim zadaniem jest wyodrębnienie target i features. Zmienną docelową jest tutaj wskaźnik odejść pracowników (churn), a cechy obejmują wszystko pozostałe.

Przypomnienie: zbiór danych został już wcześniej zmodyfikowany – zakodowano zmienne kategoryczne i zastosowano kodowanie binarne (dummies).

Biblioteka pandas została zaimportowana jako pd.

To ćwiczenie jest częścią kursu

HR Analytics: Przewidywanie rotacji pracowników w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Ustaw zmienną docelową i cechy:
- Wybierz kolumnę ze zmienną zależną (churn) i przypisz ją do target.
- Użyj .drop(), aby usunąć kolumnę churn i przypisać wszystko pozostałe do features.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)

Edytuj i uruchom kod