我能否仅选择一些用于创建GBM模型的列，并仍然在监督学习中进行预测。？

是的，您可以仅选择一些用于创建GBM（Gradient Boosting Machine）模型的列，并仍然可以在监督学习中进行预测。GBM是一种集成学习算法，通过迭代地训练多个弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强学习器来进行预测。

在创建GBM模型时，您可以根据特征选择的原则，选择最相关或最重要的特征列来训练模型。特征选择可以通过统计方法、特征重要性评估或领域知识等方式进行。选择合适的特征列可以提高模型的预测性能，并减少训练时间和资源消耗。

然而，需要注意的是，如果您仅选择了部分列进行训练，可能会损失一些信息，导致模型的预测性能下降。因此，在选择特征列时，需要综合考虑特征的相关性、重要性以及对预测任务的贡献程度。

在腾讯云的产品中，您可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行GBM模型的创建和训练。TMLP提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，支持特征选择和模型评估等功能。您可以通过TMLP的链接地址（https://cloud.tencent.com/product/tmlp）了解更多关于该产品的信息和使用方式。

总结起来，您可以选择一些用于创建GBM模型的列，并在监督学习中进行预测。特征选择是一个重要的步骤，可以通过合适的方法选择最相关或最重要的特征列。腾讯云的机器学习平台提供了相应的工具和服务，可以帮助您进行模型的训练和预测。