逻辑回归中的负系数意味着预测变量和响应变量之间的负相关。

例如，模型中的价格可以是一个预测变量，并且与购买或不购买的二元响应变量产品有负相关。

并且逻辑回归中的负系数并不意味着关系强度低，它仅意味着预测变量的变化对响应变量有反向影响，如果系数是高度负的，则意味着特征非常重要并且它的微小变化会影响响应但方向相反.

特征重要性不会告诉您关系的性质或方向，而只会告诉您关系的强度，因此它们永远不会是负面的。逻辑回归中的系数可以告诉您关系的强度和方向或性质（正或负）。随机森林中的高重要性也意味着预测变量和响应之间的强关系，但从基于树的模型得出的重要性列对性质或方向保持沉默。

希望这可以帮助。