音乐流派预测训练数据集MusicGenrePredictionTrainingDataset-pallavi876
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 机器学习, 音乐特征, 音频分析, 音乐推荐, 数据挖掘, 音乐流行度, 多分类模型
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的音频数据，记录了音乐作品的各项特征，用于音乐流派的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为音乐作品的静态特征快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但可以推测其覆盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个特征，如：instance_id（歌曲唯一标识）, track_name（歌曲名称）, popularity（流行度）, acousticness（声学性）, danceability（舞曲性）, duration_ms（时长，单位：毫秒）, energy（能量）, instrumentalness（器乐性）, key（音阶）, liveness（活跃度）, loudness（响度）, voice_gender（人声性别）, mode（模式）, speechiness（言语性）, tempo（速度）, musician_category（音乐人分类）, valence（情感）, music_genre（音乐流派）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据处理和模型训练。数据中存在缺失值，如voice_gender字段存在null值，以及部分tempo字段使用"?"代替缺失值。
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、音频特征分析、音乐流派识别等领域的学术研究。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，用于构建音乐推荐系统、个性化歌单生成等。
决策支持：支持音乐行业内的市场分析、音乐趋势预测、艺人推广策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、音频处理等课程的实训素材，帮助学生理解音乐特征与流派之间的关系。
此数据集特别适合用于构建音乐流派预测模型，探索音乐特征与流行度之间的关系，帮助用户实现音乐推荐、音乐分类等目标。
