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、
scikit-learn を用いて、線形回帰モデルに確率的勾配降下法を適用して X、y を学習させ、傾きと切片を予測してください．
試行回数は 50 回とする．
import numpy as np
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100,1)
y = 4 + 3 * X + np.random.rand(100,1)
# Q1：scikit-learn から確率的勾配降下法用のクラスをインポートしてください．
##########
[Q1の選択肢]
1. from sklearn.decomposition import SGDRegressor
2. from sklearn.linear_model import SGDRegressor
3. from sklearn.metrics import SGDRegressor
# Q2：Q1 でインポートしたクラスを用いて線形回帰モデルを定義してください．
sgd = ##########
sgd.fit(X, y.ravel())
print(sgd.intercept_, sgd.coef_)
[Q2の選択肢]
1. SGDRegressor(iterations =50, penalty=False, eta0=0.1)
2. SGDRegressor(iterations=50, penalty=None, l_rate=0.1)
3. SGDRegressor(max_iter=50, penalty=None, eta0=0.1)