分离特征与目标变量
现在您已经将数据划分为训练集和测试集，接下来在拟合模型前需要完成最后一步：将特征与目标变量分离到不同的数据集中。我们已为您加载了列名列表。
主数据集已加载为 telcom，并分别拆分为训练集与测试集，作为 pandas DataFrame 加载到 train 和 test。target 和 custid 列表分别包含目标变量名和客户 ID 名称。您需要创建 cols 列表，保存其余列的名称。您可以在控制台中自由探索这些数据集。
本练习是课程的一部分
Python 营销中的机器学习
练习说明
- 将
telcom的列名存入列表，排除目标变量和客户 ID 名称。 - 提取训练集的特征与目标。
- 提取测试集的特征与目标。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Store column names from `telcom` excluding target variable and customer ID
cols = [col for col in ___.columns if col not in ___ + target]
# Extract training features
train_X = train[___]
# Extract training target
train_Y = train[___]
# Extract testing features
test_X = test[___]
# Extract testing target
test_Y = test[___]