{
	"adjusted": "Beállított",
	"aic": "Akaike információs kritériuma (AIC)",
	"algorithm-converged": "Az algoritmus a {{n}} iterációk után konvergált.",
	"algorithm-not-converged": "Az algoritmus nem konvergált a {{n}} iterációk után.",
	"apriori-probs": "A priori valószínűségek",
	"change-in-log": "Az adott prediktor egységnyi növekedéséhez kapcsolódó logaritmikus esélyek változása",
	"close": "Zárja be a",
	"cluster": "Klaszter",
	"coefficient": "Együttható",
	"conditionals": "Feltételek",
	"created-from-trees": "A {{nTrees}} fákból hozták létre a {{nTry}} jellemzők ellenőrzésével minden egyes felosztásnál.",
	"cumulative-variance": "Kumulatív eltérés aránya",
	"decision-tree": "Döntési fa",
	"decision-tree-for": "Döntési fa a {{y}} (modell azonosító: tree{{counter}})",
	"drag-plot": "Drag Plot",
	"explained-proportion": "Megmagyarázott arány",
	"f-statistic": "F-statisztika",
	"fisher-scoring-converged": "Az algoritmus a {{n}} Fisher Scoring iterációk után konvergált.",
	"fisher-scoring-not-converged": "Az algoritmus nem konvergált a {{n}} Fisher Scoring iterációk után.",
	"fitted-values": "Beillesztett értékek",
	"grouped-by": "Csoportosítva",
	"hierarchical-clustering": "Hierarchikus klaszterezés",
	"hierarchical-clustering-summary": "Hierarchikus klaszterezés összefoglalása",
	"importance": "Fontosság",
	"intercept": "Intercept",
	"kkt-not-satisfied": "Az optimális megoldás Karush-Khun-Tucker (KKT) feltételei nem teljesülnek.",
	"kkt-satisfied": "Az optimális megoldás Karush-Khun-Tucker (KKT) feltételei teljesülnek.",
	"kmeans-summary": "kmeans Összefoglaló",
	"lambda-not-number": "`lambda` egy számnak kell lennie.",
	"lasso-title": "LASSO Regression for Response {{y}} (model id: lasso{{counter}}, lambda: {{lambda}})",
	"logistic-title": "Regressziós összefoglaló a válaszhoz {{y}} (model id: logis{{counter}})",
	"mean": "Átlag",
	"missing-attributes": "A modellt nem lehetett megbecsülni. Kérjük, ellenőrizze, hogy az összes szükséges attribútumot megadta-e.",
	"missing-excluded": "{A hiányzó megfigyeléseket kizártuk az adatokból.",
	"model-diagnostics": "Modell diagnosztika",
	"multiple-regression-title": "Regressziós összefoglaló a válaszhoz {{y}} (modell azonosító: lm{{counter}})",
	"naive-bayes-for-response": "Naive Bayes for Response {{y}} (model id: bayes{{counter}} )",
	"name-of-predictor": "A prediktor neve",
	"no": "nincs",
	"number-of-clusters": "Klaszterek száma",
	"obs": "obs",
	"p-value": "p-érték",
	"p-value-coefficient-zero": "p-érték arra a hipotézisre, hogy az együttható nulla ",
	"pca-summary": "PCA összefoglaló",
	"predict": "Előrejelzés",
	"predictions-attached": "Az előrejelzéseket az adattáblázathoz csatolják",
	"predictor": "Predictor",
	"principal-component": "Főkomponens",
	"proportion-of-variance": "Az eltérés aránya",
	"qq-plot-of-residuals": "QQ A maradékok ábrázolása",
	"random-forest-for": "Random Forest for {{y}} (model id: forest{{counter}})",
	"regression-y-on-x": "A {{y}} regressziója a következőn {{x}}",
	"residual-standard-error": "Maradék standard hiba",
	"residuals": "Maradékok",
	"residuals-vs-fitted": "Maradékok vs. illesztett",
	"sd": "SD",
	"simple-regression-title": "A {{y}} regressziója a {{x}} (modell azonosítója: slm{{counter}})",
	"size": "Méret",
	"standard-deviation": "Standard eltérés",
	"standard-deviation-coefficient": "Az együttható becslésének szórása",
	"std-error": "Std. hiba",
	"test-statistic-coefficient-zero": "Tesztstatisztika arra a hipotézisre, hogy az együttható nulla ",
	"threshold": "Küszöbérték",
	"toggle-fullscreen": "Teljes képernyős nézet váltása",
	"total-within-group-sum-of-squares": "Összes csoporton belüli négyzetek összege",
	"use-model-to-predict": "Használja ezt a modellt az aktuálisan kiválasztott adatok előrejelzésére",
	"use-model-to-predict-tooltip": "Az előrejelzések és a maradékok az adattáblázathoz lesznek csatolva.",
	"use-model-to-predict-tooltip-logistic": "A valószínűségek, a maradékok és a megjósolt kategóriák (a siker előrejelzéséhez a meghaladandó valószínűségi küszöbértéket használva) az adattáblázathoz lesznek csatolva.",
	"variable": "Változó",
	"within-group-sum-of-squares": "Csoporton belüli négyzetek összege",
	"yes": "igen"
}