Die in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Tabelle </hi>1 dargestellten Klassifikationsergebnisse erlauben nun einen Einblick in die Unterscheidungskraft der eingespeisten Features. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Abbildung </hi>3 zeigt die sogenannte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Feature Importance</hi>. Sie vergleicht nach und nach die Leistungsfähigkeit des Modells, wenn jeweils eines der Features nicht beachtet wird. Die Abnahme an Performanz entspricht dann der relativen Wichtigkeit des nicht einbezogenen Features für die Klassifikation. Die Abbildung verdeutlicht, dass das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Topic Model </hi>– insbesondere die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topics </hi>8 und 5 – einen starken Einfluss auf die Klassifikation nimmt. Doch bei weitem nicht jedes <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Topic </hi>(etwa T17, T7, T10) ist von solch großer Bedeutung. Als gewichtigste Netzwerkmetrik lässt sich die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Betweenness Centrality</hi> identifizieren. Der durchschnittliche Grad ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Average Degree</hi>) ist mittig platziert, wobei der Einfluss der weniger entscheidungstragenden Features insgesamt ähnlich gering ausfällt.