Разделение на целевую переменную и признаки

Чтобы построить прогноз (в данном случае — уволится ли сотрудник), необходимо разделить набор данных на два компонента:

зависимая переменная, или целевая — то, что нужно предсказать;
независимые переменные, или признаки — то, на основе чего строится прогноз.

Ваша задача — выделить target и features. В качестве целевой переменной используется показатель текучести кадров (churn), а признаки — всё остальное.

Напоминание: набор данных уже был подготовлен — категориальные переменные закодированы и преобразованы в фиктивные.

Библиотека pandas уже импортирована под именем pd.

Это упражнение является частью курса

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Определите целевую переменную и признаки:
- Выберите столбец зависимой переменной (churn) и присвойте его переменной target.
- Удалите столбец churn с помощью .drop(), чтобы оставшиеся столбцы стали переменной features.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код