Estoy en las primeras etapas del aprendizaje automático en R y me resulta difícil creer que no haya paquetes para resolver la función de costo para diferentes tipos de algoritmos de regresión. Por ejemplo, si quiero resolver la función de costo para una regresión logística, la forma manual sería la siguiente:

https://www.r-bloggers.com/logistic-regression-with-r-step-by-step-implementation-part-2/

# Implement Sigmoid function
sigmoid <- function(z)
{
g <- 1/(1+exp(-z))
return(g)
}

#Cost Function
cost <- function(theta)
{
m <- nrow(X)
g <- sigmoid(X%*%theta)
J <- (1/m)*sum((-Y*log(g)) - ((1-Y)*log(1-g)))
return(J)
}

##Intial theta
initial_theta <- rep(0,ncol(X))

#Cost at inital theta
cost(initial_theta)

En la función glm, ¿hay alguna manera de hacer esto automáticamente? O para cada algoritmo que aplico, ¿necesito hacerlo manualmente de esta manera?