# Нов модел SVR ## Инструкции [^1] След като сте създали модел SVR, създайте нов с нови данни (опитайте един от [тези набори от данни от Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Аннотирайте работата си в тетрадка, визуализирайте данните и модела си и тествайте точността му, използвайки подходящи графики и MAPE. Също така опитайте да промените различните хиперпараметри и да използвате различни стойности за времевите стъпки. ## Рубрика [^1] | Критерии | Отлично | Задоволително | Нуждае се от подобрение | | -------- | ----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------- | | | Представена е тетрадка с изграден, тестван и обяснен модел SVR, с визуализации и посочена точност. | Представената тетрадка не е аннотирана или съдържа грешки. | Представена е непълна тетрадка. | [^1]:Текстът в този раздел е базиран на [задачата от ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) --- **Отказ от отговорност**: Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.