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ML-For-Beginners/translations/hi/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md

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# एक नया SVR मॉडल
## निर्देश [^1]
अब जब आपने एक SVR मॉडल बना लिया है, तो नए डेटा के साथ एक नया मॉडल बनाएं (इनमें से किसी एक [Duke के डेटासेट्स](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html) को आज़माएं)। अपने काम को एक नोटबुक में एनोटेट करें, डेटा और अपने मॉडल को विज़ुअलाइज़ करें, और उचित प्लॉट्स और MAPE का उपयोग करके इसकी सटीकता का परीक्षण करें। विभिन्न हाइपरपैरामीटर्स को ट्वीक करने और टाइमस्टेप्स के लिए अलग-अलग मानों का उपयोग करने की भी कोशिश करें।
## मूल्यांकन [^1]
| मानदंड | उत्कृष्टता | पर्याप्त | सुधार की आवश्यकता |
| ------- | -------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
| | एक नोटबुक प्रस्तुत की गई है जिसमें SVR मॉडल बनाया गया है, परीक्षण किया गया है और विज़ुअलाइज़ेशन और सटीकता के साथ समझाया गया है। | प्रस्तुत की गई नोटबुक एनोटेट नहीं है या इसमें बग्स हैं। | एक अधूरी नोटबुक प्रस्तुत की गई है |
[^1]:इस अनुभाग का पाठ [ARIMA से असाइनमेंट](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) पर आधारित है।
**अस्वीकरण**:
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