However, adopting statistical and m

However, adopting statistical and machine
learning-based regression algorithms can reliably portray
the relationship between the attributes and diffusion characteristics
of existing products,which, in turn, enables forecasting new product demand solely on the basis of product attributes(i.e., without human manipulation) and fosters effective prelaunch
decision-making.

Результаты (русский) 1:

Однако приняв статистической и машинаалгоритмы на основе обучения регрессии можно достоверно изобразитьсвязь между атрибутами и характеристики диффузиииз существующих продуктов, которые, в свою очередь, позволяет прогнозирования новый спрос на продукцию исключительно на основе атрибутов продукта (то есть, без участия человека) и способствует эффективной предстартовойпринятия решений.

Результаты (русский) 2:

Тем не менее, приняв статистические и машинные
алгоритмы регрессии обучения на основе могут надежно изображать
отношения между атрибутами и диффузионные характеристики
существующих продуктов, которые, в свою очередь, позволяет прогнозирования новый спрос на продукцию исключительно на основе атрибутов продукта (то есть, без человеческих манипуляций) и способствует эффективной предстартовой
принятия решений.

Результаты (русский) 3:

однако принятие статистических и машина
обучения на основе регрессивного алгоритмы могут достоверно изобразить
взаимосвязи между атрибутов и распространения характеристики
существующих продуктов, которые, в свою очередь, позволяет прогнозировать новый продукт спрос только на основе признаков товара (т.е. без человеческих манипуляций) и способствует эффективной подготовки к запуску
решений.