Veriyi eğitim ve teste ayır
Regresyon modelini kurmaya geçmeden önceki son adım! Burada hedef değişkenin ve özellik sütunlarının adlarını belirleme, veriyi çıkarma ve bunları eğitim ve teste ayırma adımlarını takip edeceksin.
pandas ve numpy kütüphaneleri sırasıyla pd ve np olarak yüklendi. Girdi özellikleri features veri kümesi olarak içe aktarıldı ve önceki egzersizde oluşturduğun hedef değişken senin için Y olarak içe aktarıldı.
Bu egzersiz
Python ile Pazarlama için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Müşteri tanımlayıcı sütun adını bir liste olarak sakla.
- Müşteri tanımlayıcıyı hariç tutarak özellik sütun adlarını seç.
- Özellikleri
Xolarak çıkar. - Veriyi
train_test_split()fonksiyonunu kullanarak eğitim ve teste ayır.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Store customer identifier column name as a list
custid = ['___']
# Select feature column names excluding customer identifier
cols = [col for col in features.___ if col not in ___]
# Extract the features as `X`
X = features[___]
# Split data to training and testing
___, test_X, train_Y, ___ = ___(X, Y, test_size=0.25, random_state=99)