选择相关特征

在本练习中，您将找出 volunteer 数据集中的冗余列，并对数据集进行特征选择，返回只包含相关特征的 DataFrame。

例如，若您在控制台中探索 volunteer 数据集，会看到 3 个与位置相关的特征：locality、region 和 postalcode。它们包含相关信息，因此只保留其中 1 个特征更合理。

请在控制台中花些时间检查 volunteer 的各个特征，并尝试识别哪些是冗余特征。

本练习是课程的一部分

Python 中的机器学习预处理

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练习说明

创建冗余列名列表，并将其存入变量 to_drop：
- 在所有与位置相关的特征中，只保留 postalcode。
- 经特征工程处理过的特征同样视为冗余。
从数据集中删除 to_drop 列表中的列。
打印 volunteer_subset 的 .head()，查看已选择的列。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Create a list of redundant column names to drop
to_drop = ["____", "____", "____", "____", "____"]

# Drop those columns from the dataset
volunteer_subset = ____.____(____, ____)

# Print out the head of volunteer_subset
print(____)

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