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、多項式回帰モデルを訓練してください．
import numpy as np
#Q1： PolynomialFeatures クラスをインポートしてください．
from ########## import PolynomialFeatures
[Q1 選択肢]
1. sklearn.metircs
2. sklearn.preprocessing
3. sklearn.model_selection
#Q2：多項式回帰モデル用のクラスをインポートしてください．
from sklearn.linear_model import ##########
[Q2 選択肢]
1. ElasticNet
2. LinearRegression
3. Rasso
np.random.seed(0)
m = 100
X = 6 * np.random.rand(m, 1) – 3
y = 3 * X ** 2 + 4 * X + 2 + np.random.randn(m, 1)
# Q3：各特徴量の二乗を新特徴量として追加するための非線型変換をしてください．バイアス項はなしとします．
poly_f = ##########
[Q3の選択肢]
1. PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
2. PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=True)
3. PolynomialFeatures(degree=1, include_bias=False)
# Q4：各特徴量を 2 乗とした新特徴量を用意してください．
X_poly = ##########
mdoel = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)
print(model.intercept_, model.coef_)
[Q4の選択肢]
1. poly_f.fit(X)
2. poly_f.fit_transform(X, y)
3. poly_f.fit_transform(X)