Décomposition des fonctions de coût dans la régression linéaire : une vue d'ensemble conceptuelle

La fonction de coût dans la régression linéaire quantifie l'erreur entre les valeurs prédites et réelles. En minimisant ce coût, le modèle améliore la précision. La formule implique la différence au carré entre les prédictions et les valeurs réelles, divisée par 2m (nombre de points de données). Le carré met l'accent sur les plus grandes erreurs, tandis que la division normalise le coût indépendamment de la taille du jeu de données. La fonction de coût aide à trouver les valeurs optimales pour les paramètres du modèle (w et b) qui minimisent l'erreur. Les applications différentes peuvent nécessiter des fonctions de coût différentes adaptées à leurs caractéristiques spécifiques.