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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
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"translation_date": "2025-09-03T22:55:05+00:00",
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"source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
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"language_code": "ko"
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}
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# 새로운 SVR 모델
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## 지침 [^1]
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SVR 모델을 이미 구축했다면, 새로운 데이터로 새로운 모델을 만들어 보세요 (예: [Duke의 데이터셋 중 하나](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). 작업 내용을 노트북에 주석으로 기록하고, 데이터를 시각화하며 모델을 시각화하세요. 적절한 플롯과 MAPE를 사용하여 모델의 정확도를 테스트하세요. 또한 다양한 하이퍼파라미터를 조정하거나 타임스텝 값을 변경해보는 것도 시도해보세요.
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## 평가 기준 [^1]
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| 기준 | 우수한 수준 | 적절한 수준 | 개선이 필요한 수준 |
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| | SVR 모델이 구축되고 테스트되었으며, 시각화와 정확도가 명확히 설명된 노트북이 제출됨. | 주석이 부족하거나 오류가 포함된 노트북이 제출됨. | 불완전한 노트북이 제출됨. |
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[^1]: 이 섹션의 텍스트는 [ARIMA 과제](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)를 기반으로 작성되었습니다.
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**면책 조항**:
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이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서를 해당 언어로 작성된 상태에서 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. |