Mô tả

Tạo báo cáo đầy đủ về Phương pháp + Kết quả từ đầu ra của mô hình gán trọng số Entropy + xếp hạng TOPSIS + bộ phân loại ML (XGBoost, Random Forest, Hồi quy Logistic, v.v.). Diễn giải AUC và phân loại đúng theo các tiêu chí của Hosmer & Lemeshow, đồng thời nêu rõ nguy cơ quá khớp (overfitting) khi chênh lệch hiệu năng giữa tập huấn luyện và tập kiểm tra lớn. Ngoài ra, công cụ dự đoán trước ít nhất 4 phản biện thường gặp từ người đánh giá tạp chí (ví dụ: “đã xử lý mất cân bằng lớp như thế nào”, “không sử dụng tập dữ liệu xác thực bên ngoài”) và cung cấp một câu trả lời bảo vệ cho từng phản biện. Phù hợp với: các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tin học y tế, dự đoán rủi ro lâm sàng hoặc phương pháp luận ÇKKV-ML lai; những người muốn củng cố tính vững chắc của phương pháp trước khi gửi bài cho tạp chí.