# En ny SVR-modell ## Instruktioner [^1] Nu när du har byggt en SVR-modell, skapa en ny med färska data (prova en av [dessa dataset från Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Kommentera ditt arbete i en notebook, visualisera data och din modell, och testa dess noggrannhet med lämpliga diagram och MAPE. Prova också att justera de olika hyperparametrarna och använda olika värden för tidsstegen. ## Bedömningskriterier [^1] | Kriterier | Exemplariskt | Tillräckligt | Behöver förbättras | | --------- | ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | | En notebook presenteras med en SVR-modell som är byggd, testad och förklarad med visualiseringar och angiven noggrannhet. | Den presenterade notebooken är inte kommenterad eller innehåller fel. | En ofullständig notebook presenteras | [^1]:Texten i denna sektion baserades på [uppgiften från ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) --- **Ansvarsfriskrivning**: Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet, bör det noteras att automatiserade översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning.