Cost function

ˈkɒst ˌfʌŋkʃən コスト ファンクション

1. 機械学習や最適化問題において、モデルの予測と実際の値との誤差やずれを評価するための関数。これを最小化することで、モデルの性能を向上させる。

機械学習や統計モデルの文脈で用いられる用語で、モデルの出力（予測値）が実際のデータ（正解値）とどれだけ異なっているか、つまりモデルの「悪さ」や「コスト」を数値として算出する関数です。学習プロセスでは、このコスト関数を最小化するようにモデルのパラメータが調整されます。最小二乗誤差や交差エントロピーなどが代表的なコスト関数として使われます。

The goal of machine learning is often to minimize a cost function. (機械学習の目標は、多くの場合、コスト関数を最小化することです。)

• The goal: その目標
• of machine learning: 機械学習の
• is often: しばしば〜である
• to minimize: 最小化すること
• a cost function: コスト関数を

We use different cost functions for regression and classification tasks. (回帰と分類のタスクには、異なるコスト関数を使用します。)

• We use: 私たちは使用します
• different cost functions: 異なるコスト関数を
• for regression: 回帰のために
• and classification tasks: そして分類タスクのために

Understanding the cost function is crucial for effective model training. (コスト関数を理解することは、効果的なモデルの学習にとって重要です。)

• Understanding: 理解すること
• the cost function: そのコスト関数を
• is crucial: 極めて重要です
• for effective model training: 効果的なモデルの学習にとって

The mean squared error is a common cost function in linear regression. (平均二乗誤差は、線形回帰における一般的なコスト関数です。)

• The mean squared error: 平均二乗誤差は
• is a common: 一般的な〜である
• cost function: コスト関数
• in linear regression: 線形回帰において

関連

• Loss function
• Objective function
• Error function
• Utility function
• Optimization
• Gradient descent
• Machine learning