Ce projet développe un modèle d'ensemble de classifieurs monotones bidimensionnels pour analyser des données médicales ou comportementales. Il permet de prédire des risques (comme le cancer du col de l'utérus) en utilisant des données tabulaires pré-traitées. Le modèle intègre une sélection préalable de paires de caractéristiques pour optimiser les performances et réduire significativement le temps de calcul par rapport aux approches existantes.