Описание

Создаёт полный отчёт по разделам «Методы» и «Результаты» на основе результатов энтропийного взвешивания, ранжирования TOPSIS и классификатора машинного обучения (XGBoost, Random Forest, Logistic Regression и др.). Корректно интерпретирует AUC по критериям Хосмера—Лемешоу и явно указывает на риск переобучения, если разрыв между показателями на обучающей и тестовой выборках велик. Также заранее выявляет не менее 4 возражений, которые часто выдвигают рецензенты журналов (например, «как учитывался дисбаланс классов» или «внешняя валидационная выборка не использовалась»), и предлагает формулировку ответа на каждое из них. Подходит исследователям в области медицинской информатики, прогнозирования клинических рисков и гибридной методологии MCDM-ML, которым нужна методологическая обоснованность перед подачей статьи в журнал.