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'scope' is not a subset of term labels'softmax = TRUE' requires at least two response categoriesanova is not implemented for a single "multinom" objectdims of 'x' and 'y' must matchentropy fit only for logistic unitsgroup %s is emptygroups %s are emptyinappropriate fit for classincorrect length of 'mask'invalid weights vectormissing values in 'x'missing values in 'y'models were not all fitted to the same size of datasetncol(offset) is wrongneed two or more classes to fit a multinom modelno terms in 'scope' for adding to objectno weights to fitnot a "multinom" fitnot a legitimate neural net fitnot all objects are of class "multinom"nrows of 'x' and 'y' must matchnumber of rows in use has changed: remove missing values?object not of class "nnet"some case has no observationstoo many (%d) weightsweights vector of incorrect lengthProject-Id-Version: R 2.15.2 / nnet 7.3-5
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PO-Revision-Date: 2012-10-11 21:08+0200
Last-Translator: Chris Leick <[email protected]>
Language-Team: German <[email protected]>
Language: de
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
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'scope' ist keine Untermenge der Termbeschriftungen.'softmax = TRUE' benötigt mindestens zwei AntwortkategorienVarianzanalyse ist nicht für ein einzelnes "multinom"-Objekt implementiertDimensionen von 'x' und 'y' müssen übereinstimmenEntropie passt nur für logistische EinheitenGruppe %s ist leerGruppen %s sind leerunangemessene Passform für die Klassefalsche Länge von 'mask'ungültiger Gewichtsvektorfehlende Werte in 'x'fehlende Werte in 'y'Nicht alle Modelle wurden an die gleiche Größe wie die des Datensatzes angepasst.ncol(Versatz) ist falschzwei oder mehr Klassen sind nötig, um multinomiales Modell anzupassenkeine Terme in 'scope', um ein Objekt hinzuzufügenkeine Gewichte für Anpassungkeine "multinom"-Anpassungsgütekeine rechtmäßige neuronale Netz-Gütenicht alle Objekte gehören zur Klasse "multinom"nrows von 'x' und 'y' müssen übereinstimmenZahl der benutzten Zeilen hat sich geändert: fehlende Werte entfernen?Objekt nicht aus der Klasse "nnet"irgendein Fall hat keine Beobachtungenzu viele (%d) GewichteGewichtsvektor von falscher Länge