風速を予測する勾配ブースティング木を訓練する
勾配ブースティング木は構造化されたデータ集合に適した分類・回帰方法である．この例では，回帰の例でこのメソッドを使う方法を説明する．
さまざまな場所での風速値のデータ集合をロードし，いくつかのテストデータ点を保存する．
勾配ブースティング木を使って，他の風速の関数として"RochesPoint"の風速の値を予測するよう学習する．
予測子についての一般情報を得る．
自動化の手順によって選ばれたハイパーパラメータについての特定の情報を得る．
検定集合の例の値を予測する．
予測された値を測定された値と比較する．
別の訓練を行い"BoostingMethod"ハイパーパラメータの値を指定する（ハイパーパラメータの完全なリストは"GradientBoostedTrees"を参照のこと）．
予測された値を測定された値と比較する．
