Удаление лишних признаков
Некоторые признаки, например 'Area_Code' и 'Phone', не помогают предсказывать отток клиентов, поэтому перед построением модели их нужно удалить. Проще всего сделать это в Python с помощью метода .drop() для DataFrame из pandas — как вы видели в видео, где удалялись 'Soc_Sec' и 'Tax_ID':
telco.drop(['Soc_Sec', 'Tax_ID'], axis=1)
Здесь axis=1 указывает, что 'Soc_Sec' и 'Tax_ID' нужно удалить из столбцов.
Это упражнение является частью курса
Маркетинговая аналитика: прогнозирование оттока клиентов на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Drop the unnecessary features
telco = ____