greater internal and external influ

greater internal and external influence on product demand.
However, NCG and EI result in the reversed sign of coefficients
if the target changes; a higher necessity of complementary
goods therefore interrupts the external but promotes the
internal influence, while a higher ease of imitation promotes
the external but interrupts the internal influence. In addition,
the demand creation led by themassmedia is encouraged by a
higher DN_R but discouraged by a higher ASG, LP, or NR, while
the demand creation led byword-of-mouth is encouraged by a
higher IC_O or DN_I, but discouraged by a higher RTC or NL.
4.2. Forecasting performances: single models
The performances of each regression algorithm in predicting
p and q are summarized in Table 3. Note that because there are
few differences between these performancemeasures, we focus
on the MAE in the presented analysis. MLR is found to be the
most outstanding of the single prediction models, followed by
SVR and GPR in the case of p and by k-NN and GPR in the case of
q. ItsMAE for p, 0.0026, is the lowest among all algorithms and it
is less than 42% of the average of the estimates. For the
prediction of q, MLR is even more accurate (MAE = 0.0688)
and no greater than 25% of the average of the estimates. It is
worth noting that ANN and CART provide inferior prediction
performances; theMAE of CART for p andMAE of ANN for q are
almost twice as large as those of MLR. In contrast to SVR and
GPR, however, they are both based on the empirical risk
minimization scheme, under which principle good

Результаты (русский) 1:

большей внутренней и внешней влияние на спрос на продукцию.Однако NCG и EI привести в обращенном знак коэффициентовЕсли целевой объект изменяется; выше, необходимость дополнительныхТовары таким образом прерывает внешней, но способствуетВнутренняя влияние, хотя выше простота имитация способствуетВнешние но прерывает внутреннего воздействия. В дополнениепоощряется создание спроса, во главе с themassmediaвыше DN_R, но не рекомендуется выше ПГС, LP, или NR, хотяСоздание спроса, поощряется Светодиодные символ в ротвыше IC_O или DN_I, но разочарована выше RTC или NL.4.2. Прогнозирование выступления: Одноместный моделиВыступления каждого алгоритма регрессии в прогнозированииp и q, резюмируются в таблице 3. Обратите внимание, что поскольку существуетнекоторые различия между этими performancemeasures, мы ориентируемсяна Мэй в представленных анализа. MLR оказаласьнаиболее выдающиеся из одного прогноза модели, следуютSVR и ППГ в случае p и k-NN и ППГ вq. ItsMAE для p, 0,0026, является самым низким среди всех алгоритмов иЭто менее 42% от среднего сметы. ДляПрогнозирование q, MLR даже более точные (Мэй = 0.0688)и не более 25% от средней оценки. Этостоит отметить, что Энн и корзину предоставляют хуже прогнозаспектакли; theMAE корзина для p andMAE Энн для q являютсяпочти в два раза превышает те MLR. В отличие от СВР иППГ, однако, они оба на основе эмпирического рискаМинимизация схема, согласно которой принцип хорошо

Результаты (русский) 2:

больше внутреннего и внешнего спроса влияние на продукт.
Тем не менее, NCG, Е. И. результат в обратном знаке коэффициентов
при целевых изменений; высшее необходимость дополнительных
товар поэтому прерывает внешней, но способствует
внутреннее воздействие, в то время как выше, простота имитации способствует
внешний, но прерывает внутреннее воздействие. Кроме того,
создание спроса во главе с themassmedia поощряется в
высшей DN_R, но не приветствуется более высокой ASG, LP, или NR, в то время как
создание спрос привел притчей во языцех-в-рот поощряется в
высшей IC_O или DN_I, но обескуражены выше РТК или NL.
4.2. Прогнозирование выступления: модели с одним
выступления каждого алгоритма регрессии в прогнозировании
р и д приведены в таблице 3. Следует отметить, что, потому что есть
некоторые различия между этими performancemeasures, мы ориентируемся
на МАЭ в представленном анализе. МЛР установлено, что
наиболее выдающимся из одиночных моделей прогнозирования, а затем
СВР и GPR в случае р и К-НН и GPR в случае
д. ItsMAE для р, 0,0026, является самым низким среди всех алгоритмов и
меньше 42% от среднего значения оценок. Для
прогнозирования Q, СЛР даже более точным (МАЭ = 0,0688)
и не больше, чем 25% от среднего значения оценок. Это
стоит отметить, что Энн и обеспечить КОРЗИНУ худшие предсказания
выступления; theMAE из КОРЗИНУ для р andMAE ИНС для д являются
почти в два раза больше тех, РСКЛ. В отличие от СВР и
GPR, однако, они оба основаны на эмпирическом риск
схемы минимизации, в соответствии с которым принцип хорошо

Результаты (русский) 3:

большего внутреннего и внешнего влияния на продукт спроса.
однако нбо и мап, в результате чего вспять знак коэффициентов
если цель изменений; более необходимость дополнительных
товаров, таким образом, прерывает внешних, но и способствует
внутреннего влияния, хотя больше простоты имитация способствует
внешней, но прерывает внутреннего влияния.кроме того,
спрос создание под руководством themassmedia предлагается с помощью
выше dn_r но discouraged вышестоящим пгс, LP, или NR, в то время как
спроса, создание под девиз рот рекомендуется в
выше ic_o или dn_i, но по просьбе высшего ртк или NL.
4.2.прогнозирование спектакли: единой модели
характеристики каждого регрессии алгоритм для прогнозирования
p и q, приводятся в таблице 3.следует отметить, что, поскольку есть
несколько различий между этими performancemeasures, мы анализируем
на мэй в представленном анализе.mlr считается
наиболее выдающиеся из одной модели прогнозирования, а также
свр и ппг в случае P и k-nn и ппг в случае ", - itsmae для P, 00026, самый низкий среди всех алгоритмов и
менее 42% в среднем по смете.для
прогнозирования Q, mlr еще более точной (мэй = 0.0688)
и не более 25% в среднем по смете.это
, следует отметить, что энн и повозки, предоставить хуже прогноз
представлений; themae тележку для р andmae энн для Q -
почти в два раза больше, чем те, mlr.в отличие от свр и
ппг, однако они оба на основе эмпирических минимизации риска: схемы,в соответствии с которой принцип хорошо