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．
k – 分割交差検証を実践します．scikit-learn から SVM モデルをインポートし、
k – 分割交差検証によって SVM モデルを評価します．
この時、交差検証法の分割数を “10 分割” に指定し、モデルのスコアを出力してください．
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
svc = svm.SVC(C=1, kernel=”rbf”, gamma=0.001)
# Q1：k-分割交差検証を実装してください．また、分割数を 10 としてください．
scores = ##########
print(scores)
print(“平均スコア : “, scores.mean())
[Q1の選択肢]
1. cross_val_score(svc, X, y, cv=10)
2. svc.cross_val_score(X, y, cv=10)
3. cross_val_score(cv=10)