Khám phá tỷ lệ churn và tách dữ liệu
Tiếp nối phần tổng quan bạn đã xem ở Chương 1, trong bài học này, bạn sẽ đi sâu hơn vào bước chuẩn bị dữ liệu cần thiết để dùng Machine Learning dự đoán churn. Bạn sẽ khám phá phân phối churn và tách dữ liệu thành train và test trước khi bước vào mô hình hóa. Ở bước này, bạn sẽ hiểu cách tỷ lệ churn được phân bố, và tiền xử lý dữ liệu để có thể xây dựng mô hình trên tập huấn luyện, đồng thời đo lường hiệu năng trên tập kiểm tra chưa dùng đến.
Bộ dữ liệu viễn thông đã được nạp dưới dạng pandas DataFrame tên là telcom. Cột biến mục tiêu có tên Churn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
Hướng dẫn bài tập
- In ra các giá trị duy nhất trong cột
Churn. - Tính tỷ lệ kích thước của mỗi nhóm churn.
- Import hàm để tách dữ liệu thành train và test.
- Tách dữ liệu thành 75% train và 25% test.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Print the unique Churn values
print(___(telcom['Churn']))
# Calculate the ratio size of each churn group
telcom.___(['Churn']).size() / telcom.shape[0] * 100
# Import the function for splitting data to train and test
from sklearn.model_selection import ___
# Split the data into train and test
train, test = ___(telcom, test_size = .25)