L'équation fonctionnelle d'approximation produit une estimation de la taille de l'erreur.
Cette estimation est ensuite utilisée pour ajuster les paramètres de l'algorithme d'apprentissage automatique afin d'améliorer la précision de la prédiction. L'équation fonctionnelle est ainsi itérativement mise à jour pour minimiser l'erreur de prédiction.