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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
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"translation_date": "2025-09-03T22:54:52+00:00",
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"source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
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"language_code": "fr"
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}
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# Un nouveau modèle SVR
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## Instructions [^1]
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Maintenant que vous avez construit un modèle SVR, créez-en un nouveau avec des données fraîches (essayez l'un de [ces ensembles de données de Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Annotez votre travail dans un notebook, visualisez les données et votre modèle, et testez sa précision en utilisant des graphiques appropriés et le MAPE. Essayez également de modifier les différents hyperparamètres et d'utiliser différentes valeurs pour les pas de temps.
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## Rubrique [^1]
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| Critères | Exemplaire | Adéquat | À améliorer |
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| -------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
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| | Un notebook est présenté avec un modèle SVR construit, testé et expliqué avec des visualisations et une précision indiquée. | Le notebook présenté n'est pas annoté ou contient des erreurs. | Un notebook incomplet est présenté |
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[^1]: Le texte de cette section est basé sur [l'exercice d'ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)
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**Avertissement** :
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Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de faire appel à une traduction humaine professionnelle. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction. |