Ya sabemos que los algoritmos que parten de un conjunto de datos etiquetados se denominan supervisados pues se supone que un "instructor" o supervisor está mostrando al aprendiz los datos de entrenamiento al mismo tiempo que le indica cuál es la respuesta correcta en cada caso. Si el nombre de "supervisado" está o no bien escogido es algo que invita a discusión...
En cualquier caso este tipo de algoritmos son los que más éxito tienen, pues son bien conocidos y es muy sencillo evaluar su rendimiento (partimos de datos etiquetados, podemos dividirlos en los bloques de entrenamiento y prueba, entrenar nuestro modelo y ver hasta qué punto es capaz de predecir las etiquetas del conjunto de pruebas).Tal y como se ha explicado, estos algoritmos tienen como objetivo encontrar la forma de relacionar las características que forman el conjunto de entrenamiento con sus etiquetas, y esta relación, una vez identificada, es la que se utilizará con nuevos datos para predecir sus etiquetas.
