Ce livre traite de l'apprentissage et de la qualification de regles de decision dans un cadre multihypothese avec rejet selectif et contraintes de performance. Le processus d'apprentissage consiste a formuler le probleme comme un probleme d'optimisation avec contraintes. L'apprentissage est realise pour differentes familles de regles definissant des ensembles de solutions de complexite croissante. Pour chaque regle, le critere optimise depend a la fois de la regle de decision et des poids attribues aux contraintes lors du processus d'apprentissage. La selection d'une regle parmi les candidates necessite la definition d'un critere commun. Une proposition de critere est faite et les modalites de son estimation sont discutees. Deux methodes d'apprentissage, reposant sur une modelisation des densites de probabilite et sur des monoclasse-SVMs, sont introduites. Plusieurs extensions sont etudiees, notamment le traitement de contraintes evolutives et l'utilisation des cascades de classifieurs pour ameliorer la fiabilite de la decision. Des applications sur des donnees standard et celles des tumeurs cancereuses viennent attester les approches proposees."
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