次のコードで空欄になっている行に入る適切なものを選択肢から選び、
パーセプトロンを用いた iris データの分類アルゴリズムを実装してください．
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
# Q1：scikit-learn ライブラリから、パーセプトロン用のクラスを importしてください.
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[Q1の選択肢]
1. from sklearn.metrics import Perceptron
2. from sklearn.model_selelction import Perceptron
3. from sklearn.linear_model import Perceptron
4. from sklearn.neural_model import Perceptron
iris = load_iris()
X = iris.data[:, (2, 3)]
y = (iris.target == 0).astype(np.int)
# Q2：許容誤差を無限大、訓練回数を 100 回と設定してください.
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per_c.fit(X, y)
y_pred = per_c.predict([[2, 0.5]])
print(y_pred)
[Q2の選択肢]
1. per_c = Perceptron(max_iter=100, learning_rate=-np.infty, random_state=0)
2. per_c = Perceptron(max_iter=100, tol=-np.infty, random_state=0)
3. per_c = Perceptron(max_epoch=100, tol=-np.infty, random_state=0)