[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.

[es] El trabajo presentado se enmarca dentro del campo de actuación propio del Grupo de Investigación en Sistemas Inteligentes: el aprendizaje artificial. Las grandes áreas son la computación evolutiva y el razonamiento basado en casos, dirigiendo la investigación a problemas de clasificación, diagnóstico y predicción. En todos estos campos son objeto de estudio grandes conjuntos de datos, para los cuales se trabajan diferentes técnicas que permiten la extracción de conocimiento y la aplicación a los citados problemas. Los grandes avances en estas áreas (muchas veces en forma de nuevos algoritmos) conviven con trabajos muy parciales sobre las metodologías adecuadas para la evaluación de estas nuevas propuestas. Frente a esta situación, la tesis que aquí se presenta propone un nuevo marco general para la evaluación del comportamiento de un conjunto de M algoritmos que, para poder ser analizados, son ensayados sobre N problemas de prueba. La tesis sostiene que el análisis habitual que se hace de estos resultados es claramente insuficiente, i que debido a esto las conclusiones que se exponen en los trabajos publicados son muchas veces parciales, y en algunos casos hasta erróneas. El trabajo se inicia con un estudio introductoria sobre las medidas que permiten expresar la bondad de un algoritmo, a través del ensayo sobre una colección de problemas de prueba. En este punto, se demuestra la necesidad de un estudio previo de las propiedades inherentes de estos problemas (a partir, por ejemplo, de las métricas de complejidad) si se quiere asegurar la fiabilidad de las conclusiones que se obtendrán. A continuación, se define el marco de aplicación de todo un conjunto de técnicas de inferencia estadística para las cuales, siendo éstas bien conocidas, se analizan los factores a tener en cuenta en la determinación de su dominio de uso. La tesis propone un protocolo general para el estudio, desde un punto de vista estadístico, del comportamiento de un conjunto de algoritmos, incluyendo unos nuevos modelos gráficos que facilitan su análisis, y el estudio detallado de las propiedades inherentes a los problemas de prueba utilizados. Este protocolo determina el dominio de uso de las metodologías para la comparación de resultados obtenidos en cada problema. La tesis demuestra, además, como este dominio está directamente relacionado con la capacidad de esta metodología para determinar diferencias significativas, y también con su replicabilidad. Finalmente, se proponen un conjunto de casos sobre resultados ya publicados con anterioridad, fruto de nuevos algoritmos desarrollados por nuestro Grupo de Investigación, muy en especial en la aplicación del razonamiento basado en casos. En todos ellos se muestra la correcta aplicación de las metodologías desarrolladas en los capítulos anteriores, y se destacan los errores cometidos habitualmente, que llevan a conclusiones no fiables.