训练梯度提升树用于预测风速
梯度提升树 (Gradient-boosted trees) 是一种分类和回归方法，非常适用于结构化数据集。下面的例子说明怎样在一个回归实例上使用此方法。
加载在不同地点测得的风速数据集，保留几个测试数据点。
学习使用梯度提升树预测作为其他风速的函数的 "RochesPoint" 的风速。
获取预测器的相关信息。
获取自动化过程选择的超参数的相关具体信息。
预测测试集中样例的值。
将预测值与测量值进行比较。
执行另一次训练并指定"BoostingMethod" 超参数的值（有关超参数的完整列表，请参阅 "GradientBoostedTrees" ）。
将预测值与测量值进行比较。
