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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
"translation_date": "2025-08-29T20:51:36+00:00",
"source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
"language_code": "mo"
}
-->
# 一個新的 SVR 模型
## 指導說明 [^1]
現在您已經建立了一個 SVR 模型，請使用新的數據建立一個新的模型（可以嘗試使用[杜克大學的這些數據集](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)）。在筆記本中註解您的工作，視覺化數據和您的模型，並使用適當的圖表和 MAPE 測試其準確性。同時嘗試調整不同的超參數以及使用不同的時間步長值。
## 評分標準 [^1]
| 評分標準 | 優秀 | 合格 | 需要改進 |
| -------- | ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
| | 提供了一個包含 SVR 模型的筆記本，模型已建立、測試並通過視覺化和準確性進行解釋。 | 提供的筆記本未註解或包含錯誤。 | 提供了一個不完整的筆記本。 |
[^1]:本節中的文字基於[ARIMA 的作業](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)
---
** 免責聲明**：
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
