{
	"adjusted": "Коригиран",
	"aic": "Информационен критерий на Акайке (AIC)",
	"algorithm-converged": "Алгоритъмът се сходи след {{n}} итерации",
	"algorithm-not-converged": "Алгоритъмът не се сходи след {{n}} итерации",
	"apriori-probs": "Априорни вероятности",
	"change-in-log": "Промяна в логаритмичните шансове, свързана с единица увеличение на съответния предиктор",
	"close": "Затвори",
	"cluster": "Клъстер",
	"coefficient": "Коефициент",
	"conditionals": "Условни думи",
	"created-from-trees": "Създадени от дървета {{nTrees}} чрез проверка на характеристиките на {{nTry}} при всяко разделяне.",
	"cumulative-variance": "Кумулативно отклонение Пропорция",
	"decision-tree": "Дърво на решенията",
	"decision-tree-for": "Дърво на решенията за {{y}} (идентификатор на модела: дърво{{counter}})",
	"drag-plot": "Плъзгане на парцела",
	"explained-proportion": "Обяснена пропорция",
	"f-statistic": "F-статистика",
	"fisher-scoring-converged": "Алгоритъмът се сходи след {{n}} итерации на Fisher Scoring",
	"fisher-scoring-not-converged": "Алгоритъмът не се сходи след {{n}} итерации на Fisher Scoring",
	"fitted-values": "Приспособени стойности",
	"grouped-by": "Групирани по",
	"hierarchical-clustering": "Йерархично клъстеризиране",
	"hierarchical-clustering-summary": "Обобщение на йерархичното клъстеризиране",
	"importance": "Значение",
	"intercept": "Прихващане",
	"kkt-not-satisfied": "Условията на Каруш-Хун-Такер (KKT) за оптимално решение не са изпълнени",
	"kkt-satisfied": "Условията на Каруш-Хун-Такер (KKT) за оптимално решение са изпълнени",
	"kmeans-summary": "kmeans Резюме",
	"lambda-not-number": "`lambda` трябва да е число.",
	"lasso-title": "LASSO регресия за отговор {{y}} (идентификатор на модела: lasso{{counter}}, lambda: {{lambda}})",
	"logistic-title": "Обобщение на регресията за отговор {{y}} (идентификатор на модела: logis{{counter}})",
	"mean": "Средна стойност",
	"missing-attributes": "Моделът не може да бъде оценен. Моля, проверете дали са предоставени всички необходими атрибути.",
	"missing-excluded": "{{nRemoved} липсващите наблюдения бяха изключени от данните.",
	"model-diagnostics": "Диагностика на модела",
	"multiple-regression-title": "Обобщение на регресията за отговор {{y}} (идентификатор на модела: lm{{counter}})",
	"naive-bayes-for-response": "Naive Bayes за отговор {{y}} (идентификатор на модела: bayes{{counter}} )",
	"name-of-predictor": "Име на прогнозиращия фактор",
	"no": "не",
	"number-of-clusters": "Брой клъстери",
	"obs": "obs",
	"p-value": "p-стойност",
	"p-value-coefficient-zero": "p-стойност за хипотезата, че коефициентът е нула ",
	"pca-summary": "Обобщение на PCA",
	"predict": "Предвиждане",
	"predictions-attached": "Предвижданията ще бъдат приложени към таблицата с данни",
	"predictor": "Предсказател",
	"principal-component": "Основен компонент",
	"proportion-of-variance": "Пропорция на отклонението",
	"qq-plot-of-residuals": "QQ диаграма на остатъчните стойности",
	"random-forest-for": "Случайна гора за {{y}} (идентификатор на модела: forest{{counter}})",
	"regression-y-on-x": "Регресия на {{y}} върху {{x}}",
	"residual-standard-error": "Остатъчна стандартна грешка",
	"residuals": "Остатъчни стойности",
	"residuals-vs-fitted": "Остатъчни стойности спрямо адаптираните",
	"sd": "SD",
	"simple-regression-title": "Регресия на {{y}} върху {{x}} (идентификатор на модела: slm{{counter}})",
	"size": "Размер",
	"standard-deviation": "Стандартно отклонение",
	"standard-deviation-coefficient": "Стандартно отклонение на оценката на коефициента",
	"std-error": "Стд. грешка",
	"test-statistic-coefficient-zero": "Тестова статистика за хипотезата, че коефициентът е нула ",
	"threshold": "Праг",
	"toggle-fullscreen": "Превключване на изглед на цял екран",
	"total-within-group-sum-of-squares": "Обща сума на квадратите в рамките на групата",
	"use-model-to-predict": "Използвайте този модел, за да прогнозирате за избраните в момента данни",
	"use-model-to-predict-tooltip": "Предвижданията и остатъчните стойности ще бъдат приложени към таблицата с данни",
	"use-model-to-predict-tooltip-logistic": "Вероятностите, остатъците и прогнозираните категории (като се използва избраният праг на вероятност, който трябва да бъде надхвърлен за прогнозиране на успех) ще бъдат приложени към таблицата с данни.",
	"variable": "Променлива",
	"within-group-sum-of-squares": "Вътрешногрупова сума на квадратите",
	"yes": "да"
}