以下のコードで空欄になっている行を埋め、勾配ブースティングを用いて変数 X, y を学習する回帰モデルを実装してください．
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_moons
X, y = make_moons(n_samples=500, noise=0.30, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
import numpy as np
# Q1：勾配ブースティングの回帰タスク用のクラスをインポートしてください．
from sklearn.ensemble import ##########
[Q1 選択肢]
1. DecisionTreeRegressor
2. GradientBosstingRegressor
3. RandomForestRgressor
4. AdaBoostRegressor
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1) – 0.5
y = 2*X[:, 0]**2 + 0.01 * np.random.randn(100)
# Q1：GradientBoostingClassifier() クラスを用いて、変数 X、y を学習させてください．( 2 行 )
# † ：深さ 2、学習器の数 3、学習率 1.0、random_state 0 と設定
gbrt = ##########
gbrt.fit(X, y)
[Q1の選択肢]
1. GradientBoostingRegressor(max_depth=2, n_estimators=3, l_rate=1.0, random_state=0)
2. GradientBoostingRegressor(max_depth=2, n_estimators=3, learning_rate=1.0, random_state=0)
3. GradientBoostingRegressor(max_depth=3, n_estimators=2, learning_rate=1.0, random_state=0)