拆分目标与特征
为了进行预测（本例中是预测员工是否会离职），需要将数据集拆分为两个部分：
- 需要被预测的因变量或目标（target）
- 用来进行预测的自变量或特征（features）
您的任务是将 target 和 features 分离。此处的目标是员工流失（离职）churn，而特征包含其余所有内容。
提醒：数据集已经过预处理，包括对分类变量进行编码并生成哑变量。
pandas 已为您导入为 pd。
本练习是课程的一部分
HR Analytics：用 Python 预测员工流失
练习说明
- 设置目标和特征：
- 选择因变量列（
churn）并将其设为target。 - 使用
.drop()删除列churn，其余列作为features。
- 选择因变量列（
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)