A função de custo em machine learning é uma métrica que avalia o desempenho do modelo, indicando o quão bem ele está se ajustando aos dados de treinamento. O objetivo é minimizar essa função durante o treinamento, para que o modelo faça previsões mais precisas. Analisando as alternativas: A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamento - Correto, essa é a definição da função de custo. B) Mede o nível de complexidade do modelo - Não é o foco da função de custo. C) É utilizada para calcular as probabilidades das classes - Isso se refere a outras funções, como a função de ativação em redes neurais. D) Define a taxa de aprendizado do algoritmo - A taxa de aprendizado é um parâmetro separado, não é a função de custo. Portanto, a alternativa correta é: A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamento.