网上购物成为现代人不可或缺的一部分，但由于无法直观感受产品质量，导致在线购买的商品退货率居高不下。为了改变这一现状，研究人员开发了一种新的方法来预测在线购物的退货概率。该方法基于机器学习算法，利用历史订单数据来训练模型，以识别与退货相关的关键因素，如商品类别、价格、评论等。\n\n研究表明，该方法能够有效预测在线购物的退货概率，从而帮助在线零售商减少退货率。研究人员指出，该方法可以在多种在线购物场景中使用，并可以随着历史订单数据的不断累积而不断改进其预测能力。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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