GBM significa "Generalized Boosting Machine" e é um algoritmo de Machine Learning muito utilizado em projetos de Data Science, principalmente em análises preditivas. O GBM é uma evolução do algoritmo Boosting, que consiste em combinar diversos modelos, dando um peso maior aos que possuem menor taxa de acerto. Isso ajuda a evitar o overfitting, que é quando o modelo se adapta ao conjunto de dados de treinamento e não consegue generalizar bem para novos dados. O GBM é uma técnica que usa árvores de decisão, onde cada uma delas é construída para corrigir os erros das anteriores, gerando um modelo final mais preciso. Esse processo é repetido muitas vezes, até que o erro não possa mais ser reduzido. O algoritmo GBM também possui uma outra vantagem: é capaz de lidar facilmente com dados categóricos e variáveis numéricas, ao mesmo tempo em que faz a seleção da melhor variável para cada modelo. No entanto, vale lembrar que a implementação do GBM requer muita atenção aos detalhes e conhecimento prévio do usuário. O processo de ajuste de hiperparâmetros é crucial para garantir um bom desempenho do modelo. Além disso, o GBM pode ser mais lento do que outros algoritmos de Machine Learning, especialmente quando há muitas variáveis categóricas e muitos dados para processar. Em resumo, o GBM é uma técnica avançada e eficiente de Machine Learning, capaz de lidar com dados de diferentes tipos e gerar modelos precisos e robustos. No entanto, é importante ter em mente que sua implementação requer mais atenção e cuidado do que outros algoritmos mais simples.que signo son los de febrero
