# Nový model SVR ## Pokyny [^1] Teraz, keď ste vytvorili model SVR, vytvorte nový model s novými údajmi (vyskúšajte jeden z [týchto datasetov od Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Dokumentujte svoju prácu v notebooku, vizualizujte údaje a váš model, a otestujte jeho presnosť pomocou vhodných grafov a MAPE. Skúste tiež upraviť rôzne hyperparametre a použiť rôzne hodnoty pre časové kroky. ## Hodnotiace kritériá [^1] | Kritérium | Vynikajúce | Dostatočné | Vyžaduje zlepšenie | | --------- | ----------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | | Notebook je prezentovaný s vytvoreným, otestovaným a vysvetleným modelom SVR, vrátane vizualizácií a uvedenej presnosti. | Notebook je prezentovaný bez anotácií alebo obsahuje chyby. | Prezentovaný je neúplný notebook. | [^1]:Text v tejto sekcii bol založený na [úlohe z ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) --- **Upozornenie**: Tento dokument bol preložený pomocou služby AI prekladu [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa snažíme o presnosť, prosím, berte na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.