# একটি নতুন SVR মডেল ## নির্দেশাবলী [^1] এখন যেহেতু আপনি একটি SVR মডেল তৈরি করেছেন, এবার নতুন ডেটা ব্যবহার করে একটি নতুন মডেল তৈরি করুন (ডিউকের [এই ডেটাসেটগুলোর](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html) একটি চেষ্টা করতে পারেন)। আপনার কাজ একটি নোটবুকে ব্যাখ্যা করুন, ডেটা এবং আপনার মডেল ভিজুয়ালাইজ করুন এবং উপযুক্ত প্লট এবং MAPE ব্যবহার করে এর সঠিকতা পরীক্ষা করুন। এছাড়াও বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটার পরিবর্তন করে দেখুন এবং টাইমস্টেপের জন্য বিভিন্ন মান ব্যবহার করে চেষ্টা করুন। ## মূল্যায়ন মানদণ্ড [^1] | মানদণ্ড | চমৎকার | পর্যাপ্ত | উন্নতির প্রয়োজন | | -------- | ---------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি SVR মডেল তৈরি, পরীক্ষা এবং ভিজুয়ালাইজেশন সহ ব্যাখ্যা করা হয়েছে এবং সঠিকতা উল্লেখ করা হয়েছে। | উপস্থাপিত নোটবুকটি ব্যাখ্যা করা হয়নি বা ত্রুটি রয়েছে। | একটি অসম্পূর্ণ নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে। | [^1]:এই অংশের লেখা [ARIMA-এর অ্যাসাইনমেন্ট](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) থেকে ভিত্তি করে তৈরি। --- **অস্বীকৃতি**: এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখুন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।