חיזוי פופולריות השירים

🎧 חיזוי פופולריות שירים 🎹

תעשיית המוזיקה הדיגיטלית מתפתחת במהירות, ופלטפורמות הסטרימינג מתחרות כדי להעריך כמה טוב ישיר יתפקד בקרב המאזינים. פופולריות היא לא רק מספר, מכיוון שהיא משפיעה על המלצות, פלייליסטים אוטומטיים ואפילו על חוזי האמנים.

כדי לאמן מודול חיזוי חדש, קיבלת מערך נתונים שחולץ מ-Spotify, המכיל מאפיינים אודיו ומטא-נתונים של שירים.

המטרה שלך היא לבנות מודל שמחזה את הפופולריות של שיר על בסיס המאפיינים המספריים וכמה מידע עזר.

📁 מערך הנתונים

יש לך שני קבצים:

• train.csv — שירים עם כל העמודות כולל popularity
• test.csv — שירים ללא עמודת popularity (אלה צריכים להיחזות)

לכל שיר יש מזהה ייחודי וסדרת מאפיינים:

• track_id — מזהה ייחודי של השיר
• artists
• album_name
• track_name
• popularity (רק ב-train)
• duration_ms
• explicit
• danceability
• energy
• key
• loudness
• mode
• speechiness
• acousticness
• instrumentalness
• liveness
• valence
• tempo
• time_signature
• track_genre

המטרה העיקרית היא לחזות את עמודת popularity עבור מערך הבדיקה.

🧠 Task (100 נקודות)

בנה מודל למידת מכונה שמחזה את הפופולריות של כל שיר ב-test.csv.

החיזויים שלך צריכים להישמר בקובץ submission.csv עם הפורמט:

1track_id,popularity2101,42.73102,55.14103,38.0

כאשר:

• track_id — מזהה השיר מהבדיקה
• popularity — ערך ממשי (float), המייצג את הפופולריות החזויה

📊 הערכה

ההערכה תתבצע באמצעות MAE (Mean Absolute Error):

הציון הסופי מחושב על בסיס ציון ה-MAE שהושג באמצעות הכללים הבאים:

• MAE ≤ 5 → 100 נקודות
• MAE ≥ 20 → 0 נקודות
• עבור ערכי ביניים ניתן ציון פרופורציונלי בין 0 ל-100.