熵權-TOPSIS-ML＋審稿質疑
混合風險模型報告與審稿質疑預判
描述
根據熵權法＋TOPSIS 排序＋ML 分類器（XGBoost、Random Forest、Lojistik Regresyon 等）的輸出，產生完整的〈方法〉＋〈結果〉報告。依 Hosmer & Lemeshow 標準正確解讀 AUC；若訓練集與測試集的表現差異較大，也會明確指出過度擬合（overfitting）風險。此外，預先辨識期刊審稿人常提出的至少 4 項質疑（例如「如何處理類別不平衡」、「未使用外部驗證集」），並為每項質疑提供答辯句。適用對象：從事健康資訊學、臨床風險預測或混合式多準則決策（ÇKKV）-ML 方法研究的研究者，以及在投稿期刊前希望確認方法穩健性的人員。
熵權-TOPSIS-ML＋審稿質疑
混合風險模型報告與審稿質疑預判
描述
根據熵權法＋TOPSIS 排序＋ML 分類器（XGBoost、Random Forest、Lojistik Regresyon 等）的輸出，產生完整的〈方法〉＋〈結果〉報告。依 Hosmer & Lemeshow 標準正確解讀 AUC；若訓練集與測試集的表現差異較大，也會明確指出過度擬合（overfitting）風險。此外，預先辨識期刊審稿人常提出的至少 4 項質疑（例如「如何處理類別不平衡」、「未使用外部驗證集」），並為每項質疑提供答辯句。適用對象：從事健康資訊學、臨床風險預測或混合式多準則決策（ÇKKV）-ML 方法研究的研究者，以及在投稿期刊前希望確認方法穩健性的人員。
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