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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: nnet 7.3-5
PO-Revision-Date: 2015-02-06 21:56-0600
Last-Translator:Chel Hee Lee  <[email protected]>
Language-Team: Chel Hee Lee  <[email protected]>
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'scope'는 term labels의 일부(subset)이 아닙니다.'softmax = TRUE'는 적어도 두 개의 이상의 응답범주(response categories)가 필요합니다.anova는 단일 "multinom" 객체에 수행할 수 없습니다.'x'와 'y'의 차원(dims)은 반드시 서로 일치해야 합니다.entropy를 이용한 적합은 로짓변환(logistic units) 후 사용할 수 있습니다.그룹 %s에 해당하는 관측값이 없습니다.class에 부적절한 적합입니다.'mask'의 길이가 올바르지 않습니다.가중치 벡터(weights vector)가 이상합니다.'x'에 결측값이 있습니다.'y'에 결측값이 있습니다.모델들이 모두 같은 크기를 가지는 데이터셋에 적합된 것은 아닙니다.ncol(offset)가 올바르지 않습니다.다항분포모형(multinomial model)에 적합하기 위해서는 두 개 또는 그 이상의 클래스들이 필요합니다.object에 추가하기 위한 항(terms)들을 'scope'에서 찾을 수 없습니다.적합에 이용될 가중치가 없습니다."multinom"을 이용하여 적합한 것이 아닙니다.타당한 신경망(neural net) 적합이 아닙니다.모든 객체들이 "multinom" 클래스는 아닙니다.'x'의 행의 수와 'y'의 행의 수는 반드시 서로 일치해야 합니다.사용중인 행의 개수가 변경되었습니다:  결측값들을 삭제하시겠나요?object의 클래스가 "nnet"이 아닙니다.일부 케이스(case)에서 관찰된 값이 없습니다.가중치의 개수 (%d)가 너무 많습니다.가중치 벡터(weights vector)의 길이가 올바르지 않습니다.