以下の実行結果が得られるように、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 から選んでください．
ホールドアウト法に従い iris データセットをトレイニングデータとテストデータの 2 つに分割します．
まず、scikit-learn ライブラリを用いて iris データセットをロードし、データの 20% がテストデータとなように
train_test_split() 関数を用いてIris データセットを分割してください.
この時、テストに選ばれるデータセットは固定にしてください．
from sklearn import datasets
#Q1：train_test_split() 関数をインポートしてください．
##########
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
[Q1の選択肢]
1. from sklearn_model import train_test_split
2. from sklearn.model import train_test_split
3. from sklearn.model_selection import train_test_split
#Q2：iris データセットを訓練データとテストデータに分割してください．
X_train, X_test, y_train, y_test = ##########
print(“X_train : “, X_train.shape)
print(“X_test : “, X_test.shape)
print(“y_train : “, y_train.shape)
print(“y_test : “, y_test.shape)
[Q2の選択肢]
1. train_test_split((X, y, test_size=0.2, random_state=0)
2. train_test_split((X, test_rate=0.2, random_state=0)
3. train_test_split((X, y, 0.2, random_state=0)