劝各位过拟合不要太离谱，当然还是给了大修。
1.训练集与测试集的性能差距（过拟合问题）
依据表格显示，随机森林模型在训练集中的 AUC 达到 1.000，然而在测试集中的 AUC 仅为 0.754，且在敏感性（sensitivity）和特异性（specificity）等指标上也存在显著下降。
- 建议：
进一步优化模型超参数，减少训练过度拟合的风险。
通过引入交叉验证或正则化技术，提高模型对未见数据的泛化性能。
提高测试集的样本数量，以确保结果的可信性。
2.虽然训练集和测试集的大部分基线指标无显著差异，但性别存在差异（P=0.002）。这种不均衡可能影响模型的鲁棒性，建议进一步探讨分层抽样方法。
AC（腹围）在单变量分析中统计意义较弱，但在模型中因其“临床重要性”被纳入。建议：明确说明为何选用该特征，以及其对模型性能的影响。
3.数据分析过程虽然透明，但未报告训练时是否调整了类别不平衡问题（如 DCI 的占比为 26.0%）。建议说明是否采用了采样方法（比如 SMOTE）或权重调整来平衡样本。
4.模型中树的数量被设定为 500（ntree=500），但未评估更高树数量是否进一步改善或简化模型性能，这可能是目前模型未完全优化的原因之一。
