選出理想的資料集
現在要把 ufo 資料集中一些不必要的特徵移除。由於 country 欄已編碼為 country_enc，你可以保留它，並移除與地點相關的其他欄位：city、country、lat、long 和 state。
你已經建立了 month 和 year 欄，所以不再需要 date 或 recorded 欄。你也把 seconds 標準化為 seconds_log，因此可以移除 seconds 和 minutes。
你已將 desc 向量化，因此可以刪除。目前先保留 type。
另外也可以移除 length_of_time 欄位，因為在擷取出 minutes 之後已經不需要了。
本練習屬於課程
Python 的 Machine Learning 前處理
練習說明
- 建立要刪除的所有欄位清單
to_drop。 - 從
ufo中移除這些欄位。 - 使用你先前建立的
words_to_filter()函式；依序傳入vocab、vec.vocabulary_、desc_tfidf，最後一個參數保留前4個字。
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。
# Make a list of features to drop
to_drop = [____]
# Drop those features
ufo_dropped = ufo.____
# Let's also filter some words out of the text vector we created
filtered_words = ____(____, ____, ____, ____)