rpart 4.1-0 - en to ko translation catalogue (63 entries)

en: 'x' must be a numeric vector
ko: 'x'는 반드시 수치형 벡터이어야 합니다.

en: Not a legitimate "rpart" object
ko: 올바른 "rpart" 객체가 아닙니다.

en: Plot not useful for classification or poisson trees
ko: 분류(classification) 또는 포이송 트리(poisson trees)에 유용하지 않은 플롯입니다.

en: fit is not a tree, just a root
ko: 적합(fit)은 트리(tree)가 아니라 뿌리(root)일 뿐입니다.

en: 'cptable' does not contain cross-validation results
ko: 'cptable'은 교차검증(cross-validation)한 결과를 포함하고 있지 않습니다.

en: Tree has variables not found in new data
ko: 트리(tree)는 새데이터에서 찾을 수 없는 변수들을 가지고 있습니다.

en: type 'class' is only appropriate for classification
ko: 타입 'class'는 오로지 클래시피케이션에서만 적절합니다

en: Invalid prediction for "rpart" object
ko: "rpart" 객체에 대한 올바른 예측이 아닙니다.

en: 'x' must be an "rpart" object
ko: 'x'는 반드시 "rpart"이라는 객체이어야 합니다.

en: Invalid type of residual
ko: 올바른 잔차(residual)의 유형이 아닙니다.

en: Not legitimate "rpart" tree and endpoint not a 2 level-factor
ko: 타당한 "rpart" 트리(tree)가 아니며 엔드포인트(endpoint)가 두 개의 수준(levels)을 가진 요인(factor)가 아닙니다.

en: a 'formula' argument is required
ko: 'formula'라는 이름의 인자가 필요합니다.

en: Trees cannot handle interaction terms
ko: 트리(trees)는 교호작용항(interaction terms)을 다룰 수 없습니다.

en: negative weights not allowed
ko: 가중치(weights)는 음의 값을 가질 수 없습니다.

en: Invalid method
ko: 입력된 메소드가 올바르지 않습니다.

en: Argument %s not matched
ko: %s와 일치하는 인자가 없습니다.

en: Wrong length for 'xval'
ko: 'xval'의 길이가 올바르지 않습니다.

en: Cost vector is the wrong length
ko: cost 벡터의 길이가 올바르지 않습니다.

en: Cost vector must be positive
ko: cost 벡터는 반드시 양의 값만을 가져야 합니다.

en: Initialization routine is missing the 'summary' function
ko: 'summary' 함수가 초기화 루틴(initialization routine)에서 누락되어 있습니다.

en: no information available on parameters from previous call to plot()
ko: 이전 호출로부터 plot()에 전달될 인자들에 사용가능한 정보가 없습니다.

en: No offset allowed in classification models
ko: 분류모델(classification models)에서는 offset을 사용할 수 없습니다.

en: The parms list must have names
ko: parms의 구성요소들은 반드시 이름을 가지고 있어야 합니다.

en: 'parms' component not matched: %s
ko: 다음은 'parms'을 구성하는 요소가 아닙니다: %s

en: Priors must sum to 1
ko: 사전확률(priors)의 합은 반드시 1이어야 합니다.

en: Priors must be >= 0
ko: 사전확률(priors)은 반드시 0보다 크거나 같아야 합니다.

en: Wrong length for priors
ko: 사전확률(priors)의 길이가 잘못되었습니다.

en: Wrong length for loss matrix
ko: 손실행렬(loss matrix)의 길이가 잘못되었습니다.

en: Loss matrix must have zero on diagonals
ko: 손실행렬(loss matrix)의 대각요소는 반드시 0을 포함하고 있어야 합니다.

en: Loss matrix cannot have negative elements
ko: 손실행렬(Loss matrix)은 음의 값을 구성요소로 가질 수 없습니다.

en: Loss matrix has a row of zeros
ko: 손실행렬(loss matrix)는 영으로 이루어진 행을 가지고 있습니다.

en: Invalid splitting rule
ko: 올바르지 않은 분리기준(splitting rule)입니다.

en: Parameter argument must be a list
ko: 파라미터 인자(parms)는 반드시 리스트(list)이어야 합니다.

en: The value of 'maxcompete' supplied is < 0; the value 0 was used instead
ko: 입력된 'maxcompete'의 값이 0 보다 작기 때문에 0으로 대체되었습니다.

en: The value of 'xval' supplied is < 0; the value 0 was used instead
ko: 입력된 'xval'의 값이 0보다 작기때문에 0으로 대체되었습니다.

en: Maximum depth is 30
ko: 최대 깊이(depth)는 30입니다.

en: Maximum depth must be at least 1
ko: 최대 깊이(depth)는 반드시 적어도 1 이상이어야 합니다.

en: The value of 'usesurrogate' supplied was out of range, the default value of 2 is used instead.
ko: 입력된 'usesurrogate'의 값은 허용범위 밖에 있으므로 기본값 2를 대신 사용합니다.

en: The value of 'surrogatestyle' supplied was out of range, the default value of 0 is used instead.
ko: 입력된 'surrogatestyle'의 값은 허용범위 밖에 있기 때문에 기본값 0을 대신 사용합니다.

en: Response must be a 'survival' object - use the 'Surv()' function
ko: y는 반드시 'survival'이라는 객체가 와야 하므로 'Surv()'함수를 사용하길 바랍니다.

en: Observation time must be > 0
ko: 관찰시간(observation time)은 반드시 0 보다 커야 합니다.

en: No deaths in data set
ko: 데이터셋으로부터 이벤트(사망, death)를 찾을 수 없습니다.

en: You must input a named list for parms
ko: parm에는 반드시 구성요소에 이름이 부여된 리스트(list)가 입력되어야 합니다.

en: Invalid error method for Poisson
ko: 포아송에 사용되는 올바른 에러메소드(error method)가 아닙니다.

en: Invalid shrinkage value
ko: 올바른 수축값(shrinkage value)가 아닙니다.

en: response must be a 2 column matrix or a vector
ko: y는 반드시 2개의 열을 가진 행렬 또는 벡터이어야 합니다.

en: Number of events must be >= 0
ko: 이벤트(event)의 수는 반드시 0보다 크거나 같아야 합니다.

en: User written methods must have 3 functions
ko: 사용자에 의하여 작성된 메소드는 반드시 3개의 함수를 가지고 있어야 합니다.

en: User written method does not contain an 'init' function
ko: 사용자에 의하여 작성된 메소드에서 'init' 함수를 찾을 수 없습니다.

en: User written method does not contain a 'split' function
ko: 사용자에 의하여 작성된 메소드에서 'split' 함수를 찾을 수 없습니다.

en: User written method does not contain an 'eval' function
ko: 사용자에 의하여 작성된 메소드에서 'eval' 함수를 찾을 수 없습니다.

en: User 'eval' function returned invalid label
ko: 사용자의 'eval' 함수로부터 반환된 라벨(label)의 길이가 올바르지 않습니다.

en: User 'eval' function returned invalid deviance
ko: 사용자의 'eval' 함수로부터 반환된 편차(deviance)의 길이가 올바르지 않습니다.

en: Invalid return from categorical 'split' function
ko: 'split' 함수로부터 반환된 범주의 개수가 올바르지 않습니다.

en: User 'split' function returned invalid goodness
ko: 사용자의 'split' 함수로부터 반환된 goodness의 길이가 올바르지 않습니다.

en: User 'split' function returned invalid direction
ko: 사용자의 'split' 함수로부터 반환된 direction의 길이가 올바르지 않습니다.

en: may not be applicable for this method
ko: 이 메소드에 적용할 수 없을지도 모릅니다.

en: Not an "rpart" object
ko: "rpart" 객체가 아닙니다.

en: Nodes %s are not in this tree
ko: 노드(nodes) %s를 이 트리(tree)안에서 찾을 수 없습니다.

en: argument 'label' is no longer used
ko: 인자 'label'은 더 이상 사용되지 않습니다.

en: Invalid fit object
ko: 올바르게 적합된 객체(fit object)가 아닙니다.

en: supplied nodes %s are not in this tree
ko: 제공된 노드(nodes) %s를 이 트리(tree)안에서 찾을 수 없습니다.

en: supplied nodes %s are leaves
ko: 제공된 노드(nodes) %s는 끝마디(leaves)입니다.
