Cost Function (Función de Costo)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es una métrica utilizada para evaluar el rendimiento de un modelo predictivo en función de qué tan bien sus predicciones se alinean con los resultados reales.

Representa el nivel de error que un modelo comete al hacer una predicción, proporcionando una forma cuantitativa de medir la discrepancia entre los valores previstos y los valores reales.

El objetivo durante el entrenamiento de un modelo es minimizar esta métrica ajustando los parámetros del modelo, lo que mejora la precisión de las predicciones.

Existen diferentes tipos, como el error cuadrático medio (MSE) o la entropía cruzada, dependiendo de la naturaleza del problema y el tipo de aprendizaje.

Es esencial para optimizar algoritmos, ya que guía la selección de hiperparámetros y, en última instancia, asegura que el modelo generalice correctamente a datos no vistos.