Розбийте дані на навчальну та тестову вибірки
Останній крок перед побудовою моделі регресії! Тут ви виконаєте кроки з визначення назв цільової змінної та стовпців-ознак, витягнете дані та розділите їх на навчальну і тестову вибірки.
Бібліотеки pandas і numpy вже завантажені як pd та np відповідно. Вхідні ознаки імпортовано як набір даних features, а цільову змінну, яку ви побудували у попередній вправі, імпортовано для вас як Y.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для маркетингу в Python
Інструкції до вправи
- Збережіть назву стовпця з ідентифікатором клієнта як список.
- Виберіть назви стовпців-ознак, виключивши ідентифікатор клієнта.
- Витягніть ознаки як
X. - Розбийте дані на навчальну та тестову вибірки за допомогою функції
train_test_split().
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)