[ca] El treball presentat s'emmarca dins del camp d'actuació propi del Grup de Recerca en Sistemes Intel·ligents: l'aprenentatge artificial. Les grans àrees són la computació evolutiva i el raonament basat en casos, tot dirigint la recerca a problemes de classificació, diagnosi i predicció. En tots aquests camps són objecte d'estudi grans conjunts de dades, pels quals es treballen diferents tècniques que en permeten l'extracció de coneixement i l'aplicació als problemes citats. Els grans avenços en aquestes àrees (sovint en forma de nous algorismes) conviuen amb treballs molt parcials sobre les metodologies adequades per a l'avaluació d'aquestes noves propostes. En front d'aquesta situació, la tesi que aquí es presenta proposa un nou marc general per a l'avaluació del comportament d'un conjunt d'M algorismes que, per tal de ser analitzats, són assajats sobre N problemes de prova. La tesi sosté que l'anàlisi habitual que es fa d'aquests resultats és clarament insuficient, i que degut a això les conclusions que s'exposen en els treballs publicats són sovint parcials, i en alguns casos fins i tot errònies. El treball s'inicia amb un estudi introductori sobre les mesures que permeten expressar la bondat d'un algorisme, a través de l'assaig sobre una col·lecció de problemes de prova. En aquest punt, es demostra la necessitat d'un estudi previ de les propietats inherents d'aquests problemes (a partir, per exemple, de les mètriques de complexitat) si es vol assegurar la fiabilitat de les conclusions que s'obtindran. A continuació, es defineix el marc d'aplicació de tot un conjunt de tècniques d'inferència estadística per les quals, essent aquestes prou ben conegudes, s'analitzen els factors a tenir en compte en la determinació del seu domini d'ús. La tesi proposa un protocol general per a l'estudi, des d'un punt de vista estadístic, del comportament d'un conjunt d'algorismes, incloent uns nous models gràfics que en faciliten l'anàlisi, i l'estudi detallat de les propietats inherents als problemes de prova utilitzats. Aquest protocol determina el domini d'ús de les metodologies per a la comparació dels resultats obtinguts en cada problema. La tesi demostra, a més, com aquest domini està directament relacionat amb la capacitat d'aquesta metodologia per a determinar diferències significatives, i també amb la seva replicabilitat. Finalment, es proposen un conjunt de casos sobre resultats ja publicats amb anterioritat, fruit de nous algorismes desenvolupats pel nostre Grup de Recerca, molt en especial en l'aplicació del raonament basat en casos. En tots ells es mostra la correcta aplicació de les metodologies desenvolupades en els capítols anteriors, i es destaquen els errors comesos habitualment, que duen a conclusions no fiables.

[en] The present work is all part of the work field of the Research Group in Intelligent Systems: the machine learning. The main areas are the evolutive computation and the case based reasoning, the investigation being focused on the classification, diagnosis and prediction issues. In all of these fields, great groups of data are studied, for which different techniques are applied, enabling the knowledge extraction and the application of the aforementioned problems. The big breakthroughs in these areas (many times in ways of algorithms) coexist with very partial works on suitable methodologies for the evaluation of these new proposals. Before this situation, the thesis herein presented proposes a new general approach for the assessment of a set of M algorithms behaviour which, in order to be analysed, are tested over N datasets. The thesis maintains that the analysis made for these results is clearly insufficient and consequently the conclusions put forward in the works published are very often partial and in some cases even erroneous. This work begins with an introductory study on the measures allowing to express the performance of an algorithm, through the test over a collection of datasets. At this point it is evidenced that a prior study of the inherent properties of these problems (for instance, based on complexity metrics) is needed, in order to assure the reliability of the conclusions that will be drawn. Next, the scope of application of a whole set of well known techniques of statistical inference is defined, for which the factors to be taken into account in the determination of their application analysed. The thesis proposes a general protocol for the study, from a statistical point of view, of the behaviour of a set of algorithms, including new graphic patterns which facilitate its analysis, as well as the detailed study of the inherent properties of the test problems used. This protocol determines the application domains of the methodologies for the comparison of the results obtained in each problem. The thesis demonstrates furthermore how this domain is directly related to the capability of this methodology to determine significant differences, as well as to its replicability. Finally, a set of cases on results already published are proposed, resulting from new algorithms developed by our Research Group, very specially in the application of the case-based reasoning. In all these cases the application of the methodologies developed in the previous chapters is proved to be correct, and the errors incurred in repeatedly, leading to unreliable conclusions, are highlighted.