音乐作品分类预测数据集MusicTrackCategoryPrediction-yurymironov
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分类, 机器学习, 音乐特征, 歌曲识别, 情感分析, 文本分析, 节奏, 音乐流派
数据概述：
该数据集包含音乐作品的相关信息，旨在用于音乐作品的类别预测任务。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信息集合。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖的音乐作品可能来自全球范围。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：作品ID（Id）、艺术家（Artists）、歌曲名称（Track）、版本（Version）、时长（Duration）、艺术家流派（Artists_Genres）、专辑（Album）、发行年份（Release_year）、专辑类型（Album_type）、厂牌（Labels）、调性（Key）、BPM（每分钟节拍数）、人声（Vocal）、国家（Country）、能量（Energy）、舞动性（Dancebility）、愉悦度（Happiness）以及目标类别（Category）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submition.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源未明确，但提供了丰富的音乐作品属性信息。
该数据集适合用于音乐作品分类、特征分析和机器学习模型训练与评估。
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、音乐推荐系统、音乐情感分析等领域的学术研究。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，可用于歌曲推荐、音乐风格识别、用户行为分析等。
决策支持：支持音乐内容创作与发行策略制定，帮助音乐公司了解市场趋势、优化音乐作品推广。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等相关课程的实训数据，用于模型构建、特征工程、结果评估。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与类别之间的关联，帮助用户构建音乐分类模型，提升音乐推荐的准确性和个性化程度。
