音乐作品分类预测数据集MusicTrackClassificationPrediction-chengbin1998
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, 情感分析, 音乐流派, 预测模型, 音频分析, 歌曲推荐
数据概述：
该数据集包含来自音乐作品的结构化数据，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：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的音乐作品特征集合。
地理范围：数据未限定具体的地理范围，可能涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个字段，包括作品ID (Id)、艺术家 (Artists)、歌曲名 (Track)、版本信息 (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)、每分钟节拍数 (BPM)、人声 (Vocal )、国家 (Country)、能量 (Energy)、舞动性 (Dancebility)、愉悦度 (Happiness) 以及目标类别 (Category，仅在训练集中提供)。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submition.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。此外，还包含一个yaml文件，其中可能包含数据集的描述或配置信息。
来源信息：数据来源未明确，但数据集结构表明其适用于音乐作品分类预测任务。
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、机器学习和情感分析等领域的研究，例如音乐流派识别、基于音乐特征的推荐系统研究。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务和音乐版权管理提供数据支持，用于提升推荐准确度、优化音乐分类和管理。
决策支持：支持音乐行业的市场分析和趋势预测，帮助音乐公司进行内容策划和发行决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和音乐工程相关课程的实践案例，帮助学生理解音乐特征提取、模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于构建音乐作品分类预测模型，探索音乐特征与类别之间的关系，帮助用户实现音乐作品的自动化分类、个性化推荐和市场分析。
