音乐流派分类与音乐特征分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分类,音乐流派识别,音频特征,机器学习,数据科学,音乐分析,分类任务
数据概述：
本数据集提供了一系列用于音乐流派分类任务的数据文件，包含不同类型的音乐分类问题，如二分类、三分类和多分类。数据集主要由以下文件组成：
1. df-all-classes.csv：包含11个音乐流派的分类数据。
2. df-binary-Instrumental-Metal.csv：用于区分Instrumental和Metal音乐的二分类数据。
3. df-binary-Pop-Rock.csv：用于区分Pop和Rock音乐的二分类数据。
4. df-ternary-Rock-Pop-Instrumental.csv：用于Rock、Pop和Instrumental音乐的三分类数据。
此外，数据集还包括以下三个关键文件：
- df_train.csv：用于训练分类模型的训练数据，包含13个音频特征（如danceability、energy、tempo等）和音乐流派标签（Hip Hop、Instrumental、Pop、Rock）。
- df_test.csv：用于模型测试的测试数据，包含相同的音频特征，但无流派标签。
- df_sample.csv：用于生成提交文件的示例格式，包含歌曲标识符和流派标签。
数据用途概述：
该数据集适用于多种音乐分类任务，包括但不限于：
1. 训练和评估音乐流派分类模型，如机器学习算法或神经网络。
2. 研究不同音乐流派的特征差异，探索音乐风格的演变规律。
3. 提供数据支持，用于音乐推荐系统、音乐播放器的流派识别功能或音乐市场分析。
4. 作为教育和研究工具，帮助学习者理解音乐特征与流派分类之间的关系。
通过该数据集，研究人员和开发者可以深入分析音乐特征与流派之间的关联，从而开发出更精准的音乐分类算法或应用。
