音乐作品分类预测数据集MusicGenreClassificationPrediction-yurymironov
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分类, 机器学习, 音频分析, 文本分析, 音乐特征, 情感分析, 流行音乐, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自音乐作品的数据，记录了音乐作品的多种属性，旨在用于音乐流派的分类预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音乐作品属性数据集。
地理范围：数据未限定特定地区，音乐作品来源于全球范围。
数据维度：数据集包括“Id”（作品唯一标识）、“Category”（音乐流派标签，为预测目标）、“Artists”（艺术家）、“Track”（歌曲标题）、“Version”（版本）、“Duration”（时长）、“Artists_Genres”（艺术家流派）、“Album”（专辑）、“Release_year”（发行年份）、“Album_type”（专辑类型）、“Labels”（厂牌）、“Key”（调性）、“BPM”（每分钟节拍数）、“Vocal ”（人声特征）、“Country”（国家）、“Energy”（能量）、“Dancebility”（舞动性）、“Happiness”（快乐度）等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submition.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。数据集中还包含Description.yaml文件，可能包含数据集描述信息。
该数据集适合用于音乐流派预测、情感分析、音频特征分析等领域。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如音乐流派识别、情感分析、风格迁移等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务商提供数据支持，尤其在个性化推荐、音乐内容管理、版权监测等方面具有实用价值。
决策支持：支持音乐行业的市场分析、艺人推广策略制定和音乐作品的商业价值评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和音乐工程等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与流派之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型、优化推荐系统、提升音乐内容的组织和管理效率。
