文件名称:
song-classification-project:使用Logistic回归，KNN，决策树，随机森林和XGBoost对Spotify摇滚歌曲进行多标签分类到音乐时代（Flatiron Project 3）-源码
开发工具:
文件大小: 31mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-17
详细说明：项目3：多分类
作者：Khyatee Desai和David Shin
概述
Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。
业务问题
要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。
数据
我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示：
钥匙
值类型
值说明
duration_ms
整型
轨道的持续时间（以
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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