Preveja a velocidade do vento treinando árvores com o método "gradient boosting"
"Gradient boosting" é um método de classificação e regressão que se destaca em conjuntos de dados estruturados. Este exemplo mostra como usar esse método em um exemplo de regressão.
Carregue um conjunto de dados de medições de velocidade do vento em vários locais e mantenha alguns dados como um conjunto de testes.
Aprenda a prever o valor da velocidade do vento no "RochesPoint" como uma função de outras velocidades do vento usando "gradient boosting".
Obtenha informações genéricas sobre o preditor.
Obtenha informações específicas sobre os hiperparâmetros selecionados pelo procedimento de automação.
Preveja os valores para os exemplos no conjunto de testes.
Compare os valores previstos com os valores medidos.
Realize outro treinamento e especifique o valor do hiperparâmetro "BoostingMethod" (veja "GradientBoostedTrees" para uma lista completa de hiperparâmetros).
Compare os valores previstos com os valores medidos.
