评估模型的性能：损失函数用来衡量模型预测值与真实值之间的差异，从而评估模型的性能表现。通过最小化损失函数可以使模型更准确地预测目标变量。
指导优化过程：损失函数在优化过程中起到指导作用，通过最小化损失函数来调整模型参数，使模型能够更好地拟合训练数据。
控制模型复杂度：一些损失函数还可以帮助控制模型的复杂度，例如正则化项可以在损失函数中添加，以防止模型过拟合训练数据。
提供模型训练反馈：损失函数的值可以提供反馈信息，告诉我们模型在训练过程中的表现如何，以便进一步优化模型的性能。
