# 新しいSVRモデル ## 手順 [^1] SVRモデルを構築したら、新しいデータを使って新しいモデルを作成してください（[Dukeのこれらのデータセット](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)のいずれかを試してみてください）。ノートブックに作業内容を注釈し、データとモデルを可視化し、適切なプロットやMAPEを使用してその精度をテストしてください。また、さまざまなハイパーパラメータを調整したり、タイムステップの異なる値を試したりしてください。 ## 評価基準 [^1] | 基準 | 優秀 | 適切 | 改善が必要 | | -------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | | SVRモデルが構築され、テストされ、可視化と精度が説明されたノートブックが提示されている。 | 注釈がない、またはバグを含むノートブックが提示されている。 | 不完全なノートブックが提示されている。 | [^1]:このセクションのテキストは[ARIMAの課題](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)に基づいています。 --- **免責事項**: この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知おきください。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当方は一切の責任を負いません。