# Nový model SVR ## Pokyny [^1] Nyní, když jste vytvořili model SVR, vytvořte nový s čerstvými daty (vyzkoušejte jeden z [těchto datasetů od Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Označte svou práci v notebooku, vizualizujte data a svůj model a otestujte jeho přesnost pomocí vhodných grafů a MAPE. Také zkuste upravit různé hyperparametry a použít různé hodnoty pro časové kroky. ## Hodnotící kritéria [^1] | Kritéria | Vynikající | Přiměřené | Vyžaduje zlepšení | | -------- | ----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------- | | | Notebook je prezentován s vytvořeným, otestovaným a vysvětleným modelem SVR, včetně vizualizací a uvedené přesnosti. | Notebook je prezentován bez anotací nebo obsahuje chyby. | Je prezentován neúplný notebook. | [^1]:Text v této sekci byl založen na [zadání z ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) --- **Prohlášení**: Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když se snažíme o přesnost, mějte na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.