Em um problema de aprendizado de máquina supervisionado, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados onde cada entrada está associada à saída correta (rótulo). Durante o treinamento, o modelo faz previsões com base nas entradas e compara essas previsões com as saídas reais, ajustando seus parâmetros para minimizar o erro. Esse processo continua até que o modelo aprenda a generalizar e possa fazer previsões precisas em dados novos.