Descripción

Genera un informe completo de Métodos y Resultados a partir de los resultados de ponderación por entropía, clasificación TOPSIS y del clasificador de ML (XGBoost, Random Forest, Regresión Logística, etc.). Interpreta correctamente el AUC según los criterios de Hosmer y Lemeshow y, si la diferencia de rendimiento entre entrenamiento y prueba es grande, indica explícitamente el riesgo de sobreajuste. También identifica de forma anticipada al menos 4 objeciones que los revisores de revistas suelen plantear (por ejemplo, «cómo se gestionó el desequilibrio de clases» o «no se utilizó un conjunto de validación externa») y sugiere una frase de respuesta para cada una. Adecuado para investigadores que trabajan en informática sanitaria, predicción de riesgos clínicos o metodología híbrida MCDM-ML y buscan reforzar la solidez metodológica antes de enviar un artículo a una revista.