# नयाँ SVR मोडेल ## निर्देशनहरू [^1] अब तपाईंले SVR मोडेल निर्माण गरिसकेपछि, नयाँ डेटा प्रयोग गरेर अर्को मोडेल बनाउनुहोस् (ड्युकका [यी डेटासेटहरू](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html) मध्ये कुनै एक प्रयास गर्नुहोस्)। आफ्नो कामलाई नोटबुकमा व्याख्या गर्नुहोस्, डेटा र आफ्नो मोडेललाई भिजुअलाइज गर्नुहोस्, र उपयुक्त प्लटहरू र MAPE प्रयोग गरेर यसको सटीकता परीक्षण गर्नुहोस्। साथै, विभिन्न हाइपरप्यारामिटरहरू परिमार्जन गर्ने र टाइमस्टेपहरूको लागि फरक मानहरू प्रयोग गर्ने प्रयास गर्नुहोस्। ## मूल्याङ्कन मापदण्ड [^1] | मापदण्ड | उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार आवश्यक | | -------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | --------------------------------- | | | नोटबुक प्रस्तुत गरिएको छ जसमा SVR मोडेल निर्माण, परीक्षण र भिजुअलाइजेसनसहित व्याख्या गरिएको छ, र सटीकता उल्लेख गरिएको छ। | प्रस्तुत गरिएको नोटबुक व्याख्या गरिएको छैन वा त्रुटिहरू समावेश छन्। | अपूर्ण नोटबुक प्रस्तुत गरिएको छ। | [^1]: यो खण्डको पाठ [ARIMA को असाइनमेन्ट](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) मा आधारित छ। --- **अस्वीकरण**: यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।