Función de coste

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a una métrica matemática utilizada para evaluar el rendimiento de un modelo al compararlo con los datos reales.

Su función principal es medir el error o la discrepancia entre las predicciones realizadas por el modelo y los valores reales esperados del conjunto de datos.

Permite optimizar los modelos ajustando sus parámetros para minimizar los errores y mejorar su precisión.

Es esencial en algoritmos supervisados, ya que guía el proceso de aprendizaje al determinar el grado en que el modelo debe ajustarse.

Existen diferentes tipos según el problema abordado, como error cuadrático medio (MSE), entropía cruzada o error absoluto medio (MAE).