{
	"adjusted": "Настроенный",
	"aic": "Информационный критерий Акайке (АИК)",
	"algorithm-converged": "Алгоритм сошёлся после {{n}} итераций.",
	"algorithm-not-converged": "Алгоритм не сходился после {{n}} итераций.",
	"apriori-probs": "Приоритетные вероятности",
	"change-in-log": "Изменение коэффициентов журнала, связанное с увеличением единицы в соответствующем предикторе",
	"close": "Закрыть",
	"cluster": "Кластер",
	"coefficient": "Коэффициент",
	"conditionals": "Условия",
	"created-from-trees": "Создано из деревьев {{nTree}} путем проверки {{nTry}} возможностей на каждом отрезке.",
	"cumulative-variance": "Доля кумулятивных вариаций",
	"decision-tree": "Дерево решений",
	"decision-tree-for": "Дерево решений для {{y}} (ID модели: tree{{counter}})",
	"drag-plot": "Drag Plot",
	"explained-proportion": "Объясненная пропорция",
	"f-statistic": "F-статистика",
	"fisher-scoring-converged": "Алгоритм сошёлся после {{n}} Итерации Фишера",
	"fisher-scoring-not-converged": "Алгоритм не сходился после {{n}} Итерации Фишера",
	"fitted-values": "Установленные значения",
	"grouped-by": "сгруппированный по",
	"hierarchical-clustering": "иерархическая кластеризация",
	"hierarchical-clustering-summary": "Иерархическое кластерное обобщение",
	"importance": "Важность",
	"intercept": "Перехватить",
	"kkt-not-satisfied": "Условия Каруш-Хун-Такер (KKT) для оптимального решения не выполнены",
	"kkt-satisfied": "Условия Каруш-Хун-Такер (KKT) для оптимального решения выполнены",
	"kmeans-summary": "кмеи Резюме",
	"lambda-not-number": "\"Лямбда\" должна быть номером.",
	"lasso-title": "Регрессия ЛАСО для ответа {{y}} (идентификатор модели: лассо{{counter}}, лямбда: {{lambda}})",
	"logistic-title": "Резюме регрессии для ответа {{y}} (Идентификация модели: логистика{{counter}})",
	"mean": "Средний",
	"missing-attributes": "Модель не может быть оценена. Пожалуйста, убедитесь, что все необходимые атрибуты предоставлены.",
	"missing-excluded": "{Отсутствующие наблюдения были исключены из данных.",
	"model-diagnostics": "Диагностика модели",
	"multiple-regression-title": "Резюме регрессии для ответа {{y}} (номер модели: lm{{counter}})",
	"naive-bayes-for-response": "Наив Бэйз для ответа. (идентификатор модели: bayes{{counter}} )",
	"name-of-predictor": "Имя Предиктора",
	"no": "нет",
	"number-of-clusters": "Количество кластеров",
	"obs": "навязчивый сайт",
	"p-value": "р-значение",
	"p-value-coefficient-zero": "р-значение для гипотезы о том, что коэффициент равен нулю",
	"pca-summary": "резюме КПП",
	"predict": "Предсказать",
	"predictions-attached": "Прогнозы будут приложены к таблице данных",
	"predictor": "Предиктор",
	"principal-component": "Главный компонент",
	"proportion-of-variance": "Доля Вариации",
	"qq-plot-of-residuals": "Остатки по QQ",
	"random-forest-for": "\"Случайный лес\". (номер модели: лес{{counter}})",
	"regression-y-on-x": "Регрессия {{y}} на {{x}}",
	"residual-standard-error": "Остаточная стандартная ошибка",
	"residuals": "Остатки",
	"residuals-vs-fitted": "Остатки против установленных",
	"sd": "SD",
	"simple-regression-title": "Регрессия {{y}} на {{x}} (ID модели: slm{{counter}})",
	"size": "Размер",
	"standard-deviation": "Стандартное отклонение",
	"standard-deviation-coefficient": "Стандартное отклонение оценки коэффициента",
	"std-error": "Стд. Ошибка",
	"test-statistic-coefficient-zero": "Тестовая статистика для гипотезы, что коэффициент равен нулю.",
	"threshold": "Порог",
	"toggle-fullscreen": "Полноэкранный режим переключения",
	"total-within-group-sum-of-squares": "Общая внутригрупповая сумма квадратов",
	"use-model-to-predict": "Используйте эту модель для прогнозирования для текущих выбранных данных.",
	"use-model-to-predict-tooltip": "Прогнозы и остатки будут приложены к таблице данных.",
	"use-model-to-predict-tooltip-logistic": "Вероятности, остатки и категории прогнозирования (с использованием выбранного порога вероятности, который должен быть превышен для прогнозирования успеха) будут приложены к таблице данных.",
	"variable": "Переменная",
	"within-group-sum-of-squares": "Внутригрупповая сумма квадратов",
	"yes": "да"
}