Hinge Loss

Funzione di perdita usata soprattutto dalle Support Vector Machine, che penalizza le predizioni non solo errate ma anche corrette con margine insufficiente. Spinge il modello a separare le classi con il massimo margine possibile, restando a zero solo oltre una certa soglia di confidenza.