分離目標與特徵
為了進行預測（此處是預測員工是否會離職），你需要將資料集分成兩個部分：
- 需要被預測的「相依變數」或「目標（target）」
- 用來做預測的「自變數」或「特徵（features）」
你的任務是分開 target 和 features。此處的 target 是員工離職（churn），而 features 則包含其餘所有欄位。
提醒：這個資料集已經先將類別變數做過編碼，並且建立了虛擬變數（dummy variables）。
pandas 已替你匯入為 pd。
本練習屬於課程
HR 分析：用 Python 預測員工流失
練習說明
- 設定 target 與 features：
- 選取相依變數欄位（
churn）並指定為target。 - 使用
.drop()移除churn欄位，將其餘欄位指定為features。
- 選取相依變數欄位（
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)