Definizione
Una Loss Function (o funzione di costo) è una funzione matematica utilizzata in apprendimento automatico per misurare la differenza tra il valore previsto da un modello e il valore reale o desiderato. L’obiettivo di un algoritmo di apprendimento è quello di minimizzare la loss function, ovvero ridurre al minimo l’errore tra le previsioni del modello e i dati reali.
In un contesto di regressione, ad esempio, la loss function misura quanto le previsioni del modello si discostano dai valori continui reali. In un contesto di classificazione, la funzione di costo misura quanto le probabilità di classe previste dal modello si allontanano dalla classe corretta.
Esistono diversi tipi di loss functions, tra cui ad esempio:
- Errore quadratico medio (MSE – Mean Squared Error): utilizzato principalmente per la regressione, calcola la media dei quadrati delle differenze tra i valori previsti e i valori reali.
- Entropia incrociata (Cross-Entropy): utilizzata per i problemi di classificazione, misura la distanza tra la distribuzione delle probabilità prevista dal modello e quella reale.
Applicazioni in Medicina
- Previsione delle malattie: nel caso di modelli di apprendimento automatico per la predizione di malattie (come il cancro o il diabete), la loss function aiuta a ottimizzare la capacità del modello di fare previsioni accurate basate su dati clinici minimizzando sempre più il numero di predizioni errate tramite la minimizzazione della loss function stessa
- Ottimizzazione dei modelli di supporto alla decisione: nelle applicazioni mediche che forniscono raccomandazioni personalizzate per i pazienti (ad esempio, raccomandazioni per i trattamenti), le loss function assicurano che il modello minimizzi l’errore nelle decisioni proposte.
