Dziesmu popularitātes prognozēšana

🎧 Dziesmu popularitātes prognozēšana 🎹

Digitālās mūzikas industrija strauji attīstās, un straumēšanas platformas sacenšas, lai novērtētu, cik labi dziesma darbosies klausītāju vidū. Popularitāte nav tikai skaitlis, jo tā ietekmē ieteikumus, automatizētus atskaņošanas sarakstus un pat mākslinieku līgumus.

Lai apmācītu jaunu prognozēšanas moduli, tu esi saņēmis datu kopu, kas iegūta no Spotify, saturot dziesmu audio raksturlielumus un metadatus.

Tavs mērķis ir izveidot modeli, kas prognozē dziesmas popularitāti balstoties uz skaitliskajiem raksturlielumiem un dažām papildu informācijām.

📁 Datu kopa

Tev ir pieejami divi faili:

• train.csv — dziesmas ar visām kolonnām, ieskaitot popularity
• test.csv — dziesmas bez kolonnas popularity (šīs ir jāprognozē)

Katrai dziesmai ir unikāls identifikators un vairāki raksturlielumi:

• track_id — unikāls dziesmas ID
• artists
• album_name
• track_name
• popularity (tikai train kopā)
• duration_ms
• explicit
• danceability
• energy
• key
• loudness
• mode
• speechiness
• acousticness
• instrumentalness
• liveness
• valence
• tempo
• time_signature
• track_genre

Galvenais mērķis ir prognozēt kolonnu popularity testa kopai.

🧠 Uzdevums (100 punkti)

Izveido mašīnmācīšanās modeli, kas prognozē popularitāti katrai dziesmai no test.csv.

Tavas prognozes jāsaglabā failā submission.csv ar formātu:

1track_id,popularity2101,42.73102,55.14103,38.0

kur:

• track_id — dziesmas ID no testa
• popularity — reāla vērtība (float), kas reprezentē prognozēto popularitāti

📊 Novērtēšana

Novērtēšana tiks veikta, izmantojot MAE (Mean Absolute Error):

Galīgais punktu skaits tiek aprēķināts balstoties uz iegūto MAE rezultātu, izmantojot šādus noteikumus:

• MAE ≤ 5 → 100 punkti
• MAE ≥ 20 → 0 punkti
• Starppvērtībām tiek piešķirts proporcionāls punktu skaits starp 0 un 100.