# एक नया SVR मॉडल ## निर्देश [^1] अब जब आपने एक SVR मॉडल बना लिया है, तो नए डेटा के साथ एक नया मॉडल बनाएं (ड्यूक के [इन डेटा सेट्स](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html) में से एक आज़माएं)। अपने काम को एक नोटबुक में एनोटेट करें, डेटा और अपने मॉडल को विज़ुअलाइज़ करें, और उपयुक्त प्लॉट्स और MAPE का उपयोग करके इसकी सटीकता का परीक्षण करें। विभिन्न हाइपरपैरामीटर्स को समायोजित करने और टाइमस्टेप्स के लिए अलग-अलग मानों का उपयोग करने का भी प्रयास करें। ## मूल्यांकन मानदंड [^1] | मानदंड | उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार की आवश्यकता | | ------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | | एक नोटबुक प्रस्तुत की गई है जिसमें SVR मॉडल बनाया गया है, परीक्षण किया गया है और विज़ुअलाइज़ेशन और सटीकता के साथ समझाया गया है। | प्रस्तुत नोटबुक एनोटेट नहीं है या इसमें त्रुटियां हैं। | एक अधूरी नोटबुक प्रस्तुत की गई है। | [^1]: इस अनुभाग का पाठ [ARIMA के असाइनमेंट](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) पर आधारित है। --- **अस्वीकरण**: यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।