Removendo features desnecessárias

Algumas features, como 'Area_Code' e 'Phone', não são úteis para prever churn de clientes e precisam ser removidas antes do modelagem. A maneira mais fácil de fazer isso em Python é usando o método .drop() de DataFrames do pandas, como você viu no vídeo, onde 'Soc_Sec' e 'Tax_ID' foram removidas:

telco.drop(['Soc_Sec', 'Tax_ID'], axis=1)

Aqui, axis=1 indica que você quer remover 'Soc_Sec' e 'Tax_ID' das colunas.