音乐流派分类预测训练数据集MusicGenrePredictionTrainingDataset-sofiafomina
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 音乐分类, 机器学习, 音频特征, 数据挖掘, 预测模型, 音乐分析, 文本处理
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的音频数据，用于训练音乐流派的分类预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为一个静态的音乐特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了不同国家和地区的音乐作品。
数据维度：包括“instance_id”（实例ID）、“track_”（歌曲名称）、“acousticness”（声学性）、“danceability”（舞曲性）、“duration_ms”（时长，单位为毫秒）、“energy”（能量）、“instrumentalness”（器乐性）、“key”（音调）、“liveness”（现场感）、“loudness”（响度）、“mode”（模式）、“speechiness”（说话声）、“tempo”（速度）、“obtained_date”（获取日期）、“valence”（积极性）、“music_genre”（音乐流派）等多个特征。
数据格式：CSV格式，包括“sample_submit.csv”、“kaggle_music_genre_train.csv”和“kaggle_music_genre_test.csv”三个文件，便于数据分析和模型训练。其中，“sample_submit.csv”用于提交预测结果，“kaggle_music_genre_train.csv”包含训练数据，而“kaggle_music_genre_test.csv”包含测试数据。数据已进行标准化，方便直接用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于音乐流派分类任务，以及探索音频特征与流派之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于音乐信息检索、音频信号处理等领域的学术研究，如音乐流派识别、音乐推荐系统、音乐情感分析等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，可用于构建个性化音乐推荐、音乐内容分析、音乐版权管理等应用。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、音乐创作趋势分析和音乐作品的商业价值评估。
教育和培训：作为音乐分析、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解音频特征与音乐流派的关系。
此数据集特别适合用于构建和评估音乐流派分类模型，探索不同音频特征对音乐流派的影响，并为音乐推荐系统提供数据支持。
