Estou nos estágios iniciais do aprendizado de máquina em R e acho difícil acreditar que não haja pacotes para resolver a função de custo para diferentes tipos de algoritmos de regressão. Por exemplo, se eu quiser resolver a função de custo para uma regressão logística, a maneira manual seria abaixo:

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)

Na função glm, existe uma maneira de fazer isso automaticamente? Ou para cada algoritmo que aplico, preciso fazê-lo manualmente dessa maneira?