Descripción

Produce un informe completo de Métodos + Resultados a partir de los resultados de tu ponderación por entropía, clasificación TOPSIS y clasificador de ML (XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, etc.). Clasifica correctamente la interpretación del AUC (según los criterios de Hosmer y Lemeshow) y, si la brecha de rendimiento entre entrenamiento y prueba es grande, señala explícitamente el riesgo de sobreajuste. También identifica de antemano al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «cómo se abordó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externo») y sugiere una oración de respuesta para cada una. Es ideal para investigadores que trabajan en informática de la salud, predicción de riesgos clínicos o metodología híbrida MCDM-ML y buscan solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.