loss是损失函数，默认为线性；若设置为huber等其他方法，可以起到抑制噪声的效果。

是的，损失函数可以起到抑制噪声的效果。在默认情况下，损失函数通常被设置为线性函数，例如最小二乘法（OLS）中使用的平方损失函数。

然而，当数据存在噪声或异常值时，线性损失函数可能对这些噪声或异常值非常敏感，导致拟合结果不准确。为了解决这个问题，可以选择使用其他类型的损失函数，例如Huber损失函数。

Huber损失函数是一种鲁棒（robust）损失函数，它可以对异常值具有较好的容忍性，同时仍然保持了一定的平滑性。通过使用Huber损失函数，可以在一定程度上减小异常值对拟合结果的影响，从而提高模型的鲁棒性。

选择合适的损失函数取决于具体的问题和数据特点。在实际应用中，根据数据的特点和噪声情况，可以尝试不同的损失函数来获得更好的拟合效果。