由于 MNL 在 参数 估计 和 结果 评估 方面 的 易 处理性 ， 我们 通常 将 其 作为 其他 模型 的 基准 。 换而言之 ， 如果 你 做 的 比 MNL 差 ， 你 的 算法 就 没有用处 。

We often use MNL as a benchmark for other models because of its tractability in estimation of parameters and evaluation of results . In other words , if you do worse than MNL , your algorithm is of no use .
