Descripción

Genera un informe completo de Método + Resultados a partir de sus salidas de ponderación por entropía + clasificación TOPSIS + modelos de ML (XGBoost, Random Forest, Regresión Logística, entre otros). Interpreta correctamente la AUC (según los criterios de Hosmer & Lemeshow) y señala claramente el riesgo de sobreajuste (overfitting) cuando la diferencia entre el rendimiento de entrenamiento y de prueba es grande. Además, identifica de antemano al menos 4 objeciones frecuentes de los revisores de revistas (por ejemplo, «cómo se abordó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externa») y ofrece una frase de defensa para cada una. Ideal para investigadores que trabajan en informática de la salud, predicción de riesgo clínico o metodologías híbridas de MCDA-ML, así como para quienes buscan fortalecer la solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.