<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
  "translation_date": "2025-09-05T21:24:38+00:00",
  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
  "language_code": "th"
}
-->
# โมเดล SVR ใหม่

## คำแนะนำ [^1]

หลังจากที่คุณสร้างโมเดล SVR แล้ว ให้สร้างโมเดลใหม่โดยใช้ข้อมูลใหม่ (ลองใช้หนึ่งใน [ชุดข้อมูลเหล่านี้จาก Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)) เพิ่มคำอธิบายในโน้ตบุ๊กของคุณ แสดงภาพข้อมูลและโมเดลของคุณ และทดสอบความแม่นยำโดยใช้กราฟที่เหมาะสมและ MAPE นอกจากนี้ ลองปรับค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ และลองใช้ค่าที่แตกต่างกันสำหรับ timesteps ด้วย

## รูบริก [^1]

| เกณฑ์ | ยอดเยี่ยม                                                    | เพียงพอ                                                  | ต้องปรับปรุง                   |
| -------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
|          | มีโน้ตบุ๊กที่นำเสนอโมเดล SVR ที่สร้าง ทดสอบ และอธิบายด้วยการแสดงภาพ พร้อมระบุความแม่นยำ | โน้ตบุ๊กที่นำเสนอไม่มีคำอธิบายหรือมีข้อผิดพลาด | โน้ตบุ๊กที่นำเสนอไม่สมบูรณ์ |


[^1]:ข้อความในส่วนนี้อ้างอิงจาก [งานมอบหมายจาก ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)

---

**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:  
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้บริการแปลภาษาจากผู้เชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้