Diminuição da acuracia na regressão logistica após realizar stemização

Olá, Gabryel! Tudo bom com você? Eu espero que sim!

Desculpa a demora em te dar um retorno.

Dependendo do banco de dados, o stemming pode mais atrapalhar que ajudar, pois essa é uma técnica mais focada na indexação de palavras. Ela apenas reduz o tamanho das palavras, podendo sem querer deixar palavras com sentidos diferentes, idênticas. Como por exemplo as palavras “carro”, “carroça”, e “carreira”, pelo stemming todas podem ser reduzidas a “carr” o que prejudicaria a análise, por isso, o stemming não é bacana em idiomas morfologicamente mais complexos.

Uma saída para esse caso é, ao invés de aplicar o stemming, utilizar a lemmatization (lematização, no português) que faz quase a mesma coisa do stemming, porém ela promove a redução até uma palavra que realmente existe na língua trabalhada, o que permite que o sentido seja mantido e a quantidade de palavras únicas seja diminuída.

Vou deixar aqui o artigo intitulado Lemmatization vs. stemming: quando usar cada uma? que traz uma explicação bem bacana desses dois métodos e explica quando devemos aplicar cada um deles.

Eu espero ter te ajudado! Se surgir outra dúvida estarei à disposição ;-)

Bons estudos!