损失函数如何用于优化模型直到满意的结果，请使用代码举例说明

损失函数是用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异的函数。在训练模型时，我们通过最小化损失函数来优化模型，使其能够更好地预测未知数据。

以下是一个简单的例子，演示如何使用损失函数来优化模型：

假设我们有一个简单的线性回归模型，用于预测房价。我们有一些已知的房价数据和相应的特征数据，我们希望通过训练模型来预测未知的房价。

我们可以使用均方误差（MSE）作为损失函数，它衡量模型预测结果与真实结果之间的平均差异。我们的目标是最小化MSE，以便我们的模型能够更好地预测未知数据。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用MSE作为损失函数来训练线性回归模型：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义特征数据和目标数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y = np.array([100, 200, 300, 400])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用均方误差作为损失函数来训练模型
model.fit(X, y)

# 预测新的房价
new_X = np.array([[5, 10], [6, 12]])
predictions = model.predict(new_X)

print(predictions)

在这个例子中，我们使用了均方误差作为损失函数来训练线性回归模型。我们使用特征数据X和目标数据y来训练模型，并使用fit()方法来拟合数据。然后，我们使用模型来预测新的房价数据，并使用predict()方法来获取预测结果。