音乐特征歌曲流行度预测数据集MusicFeatureSongPopularityPrediction-sahilrajpal121
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 歌曲, 流行度预测, 音频特征, 机器学习, 数据分析, 回归分析, K折交叉验证
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的数据，记录了歌曲的音频特征以及对应的流行度评分，用于构建歌曲流行度预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态音频特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了全球范围内的音乐作品。
数据维度：包括歌曲ID，歌曲时长，以及声学特征，例如acousticness（声学性），danceability（舞曲性），energy（能量），instrumentalness（器乐性），key（调性），liveness（活跃度），loudness（响度），audio_mode（音频模式），speechiness（说话性），tempo（速度），time_signature（拍号），audio_valence（音频情感值）和song_popularity（歌曲流行度），以及kfold（交叉验证折数）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_5_folds (3).csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但通过音频特征和流行度标签，可用于音乐推荐、歌曲分类等任务。
该数据集适合用于音乐特征分析、流行度预测和机器学习模型的构建。
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（MIR）、音频分析、音乐推荐等领域的学术研究，如音乐风格识别、情感分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在歌曲推荐、用户行为分析、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持音乐行业中的决策制定，例如歌曲推广策略、音乐风格定位等。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征和流行度之间的关系。
此数据集特别适合用于探索音频特征与歌曲流行度之间的关联，构建预测模型，提高音乐推荐的准确性和个性化程度。
