# Новая модель SVR

## Инструкции [^1]

Теперь, когда вы построили модель SVR, создайте новую с использованием свежих данных (попробуйте один из [этих наборов данных от Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Аннотируйте свою работу в блокноте, визуализируйте данные и свою модель, а также протестируйте ее точность с помощью соответствующих графиков и MAPE. Попробуйте также настроить различные гиперпараметры и использовать разные значения для временных шагов.

## Критерии оценки [^1]

| Критерии | Превосходно                                                 | Адекватно                                                 | Требует улучшения                   |
| --------- | ----------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
|           | Представлен блокнот с построенной, протестированной и объясненной моделью SVR с визуализациями и указанной точностью. | Представленный блокнот не аннотирован или содержит ошибки. | Представлен неполный блокнот       |



[^1]:Текст в этом разделе основан на [задании от ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)

**Отказ от ответственности**:  
Этот документ был переведен с использованием машинных переводческих услуг на основе ИИ. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на родном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный человеческий перевод. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникающие в результате использования этого перевода.