설명

엔트로피 가중치 부여 + TOPSIS 순위화 + ML 분류기(XGBoost, Random Forest, 로지스틱 회귀 등)의 결과를 바탕으로 완성도 높은 방법 + 결과 보고서를 작성합니다. Hosmer & Lemeshow 기준에 따라 AUC를 올바르게 해석하고 분류하며, 학습/테스트 성능 차이가 클 경우 과적합(overfitting) 위험을 명확히 제시합니다. 또한 학술지 심사자가 자주 제기하는 이의 중 최소 4가지(예: "클래스 불균형을 어떻게 처리했는가", "외부 검증 세트를 사용하지 않은 이유는 무엇인가")를 미리 파악하고, 각 항목에 대한 대응 문장을 제공합니다. 적합한 대상: 보건의료정보학, 임상 위험 예측 또는 하이브리드 다기준 의사결정-ML 방법론을 연구하는 연구자, 학술지 투고 전에 방법론의 견고성을 점검하려는 사용자.