Fonction de coût

Une fonction de coût, ou fonction de perte, mesure à quel point les prédictions d’un modèle sont éloignées des réponses réelles. Elle sert de boussole pour guider l’entraînement du modèle, indiquant la direction à suivre pour améliorer les prédictions. Plus la fonction de coût est basse, mieux c’est, car cela signifie que les prédictions du modèle sont proches de la réalité.

Exemple : Imaginez que vous entraîniez un modèle pour prédire le temps qu’il fera demain. Si vous prédisez 30°C et que la température réelle est de 28°C, la fonction de coût évalue à quel point vous étiez loin de la bonne réponse. En ajustant les paramètres du modèle pour minimiser cette fonction de coût au fil du temps, le modèle devient de plus en plus précis dans ses prédictions.

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