설명

엔트로피 가중치 + TOPSIS 순위화 + ML 분류기(XGBoost, Random Forest, Logistic Regression 등)의 결과를 바탕으로 완성도 높은 Methods + Results 보고서를 작성합니다. AUC 해석을 Hosmer & Lemeshow 기준에 따라 올바르게 분류하고, 학습/테스트 성능 차이가 클 경우 과적합 위험을 명확히 제시합니다. 또한 학술지 심사자가 자주 제기하는 이견을 최소 4가지(예: "클래스 불균형은 어떻게 처리했는가", "외부 검증 세트를 사용하지 않았다") 미리 식별하고, 각 이견에 대한 대응 문장을 제안합니다. 학술지 투고 전에 방법론적 견고성을 높이고 싶은 보건의료 정보학, 임상 위험 예측 또는 하이브리드 MCDM-ML 방법론 연구자에게 적합합니다.