我可以根据总体的子集指定GBM (或任何ML algo)的损失函数吗？

是的，您可以根据总体的子集指定GBM（或任何机器学习算法）的损失函数。GBM（Gradient Boosting Machine）是一种集成学习算法，通过迭代地训练多个弱学习器来构建一个强大的预测模型。在GBM中，损失函数用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差异。

通过指定不同的损失函数，您可以根据具体的问题和需求来优化模型的训练过程。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）、对数损失（Log Loss）、平均绝对误差（Mean Absolute Error）等。不同的损失函数适用于不同类型的问题，例如回归问题、分类问题等。

在腾讯云的机器学习平台上，您可以使用Tencent ML-Explain来指定GBM的损失函数。Tencent ML-Explain是腾讯云提供的一种机器学习解释工具，支持多种机器学习算法和损失函数的定制。您可以根据具体的需求选择适合的损失函数，并通过Tencent ML-Explain进行模型训练和解释。

更多关于Tencent ML-Explain的信息，请访问腾讯云官方网站：Tencent ML-Explain产品介绍