逻辑回归 Varimp 总是不同于其他模型；文本分析 R

Question

我一直在我的推文数据集上运行逻辑回归、神经网络、朴素贝叶斯和 SVM 模型。我正在做一个情绪分析，其中 R 正在根据训练数据预测文本是正面的、中性的还是负面的。

我注意到 varImp 对于神经网络、朴素贝叶斯和 SVM 总是相同的。然而，逻辑回归的变量具有非常不同的变量重要性。我只是好奇为什么会这样？逻辑回归不是用于文本分析的好模型吗？或者有适合使用的时间吗？

Answer 1

由于结果变量（即情绪类）中有树类（正面、中性和负面），因此您不能直接使用仅适用于二元结果的逻辑回归模型。其他模型如神经网络、朴素贝叶斯和 SVM 可以直接处理具有 2 个以上类别的结果变量。因为逻辑回归和其他模型之间的模型规范根本不同，所以变量重要性有很大不同也就不足为奇了。