Beschreibung

Erstellt aus Ihren Ergebnissen der Entropiegewichtung, TOPSIS-Rangfolge und ML-Klassifikatoren (XGBoost, Random Forest, logistische Regression usw.) einen vollständigen Bericht zu Methoden und Ergebnissen. Interpretiert AUC-Werte korrekt (nach den Kriterien von Hosmer & Lemeshow) und weist ausdrücklich auf das Risiko einer Überanpassung (Overfitting) hin, wenn der Leistungsunterschied zwischen Training und Test groß ist. Erkennt außerdem im Voraus mindestens 4 Einwände, die von Zeitschriftengutachtern häufig vorgebracht werden (z. B. „Wie wurde mit dem Klassenungleichgewicht umgegangen?“ oder „Warum wurde kein externes Validierungsset verwendet?“), und liefert für jeden eine passende Antwortformulierung. Geeignet für Forschende in der Gesundheitsinformatik, der klinischen Risikoprognose oder der hybriden MCDM-ML-Methodik sowie für alle, die vor der Einreichung bei einer Zeitschrift methodische Robustheit sicherstellen möchten.