次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、バギングありのアンサンブル学習モデルに OOB 検証を適用してください．
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)
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Q1：BaggingClassifier() クラスを用いて決定木でアンサンブル学習し、OOB 検証してください．
† ：学習器の数は 500、random_state = 0、 CPU コアは全て使用してください．
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bag_c.fit(X_train, y_train)
[Q1の選択肢]
1. bag_c = BaggingClassifier(
DecisionTreeClassifier(random_state=0), 500,
max_samples=100, bootstrap=False, n_jobs=-1, random_state=0, oob_score=True)
2. bag_c = BaggingClassifier(
DecisionTreeClassifier(random_state=0), n_estimators=500,
max_samples=100, bootstrap=True, n_jobs=-1, random_state=0, oob_score=False)
3. bag_c = BaggingClassifier(
DecisionTreeClassifier(random_state=0), n_estimators=500,
max_samples=100, bootstrap=True, n_jobs=-1, random_state=0, oob_score=True)
#Q2：bag_c の OOB 検証結果を出力してください．
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[Q2の選択肢]
1. print(bag_c.score_)
2. print(bag_c.oob_score_)
3. print(bag_c)