Napovedovanje priljubljenosti pesmi

🎧 Napovedovanje priljubljenosti pesmi 🎹

Industrija digitalne glasbe se hitro razvija, pretočne platforme pa tekmujejo pri ocenjevanju, kako dobro se bo pesem obnesla med poslušalci. Priljubljenost ni le številka, saj vpliva na priporočila, avtomatizirane sezname predvajanja in celo pogodbe umetnikov.

Za usposabljanje novega napovednega modula si prejel nabor podatkov, izvlečen iz Spotify, ki vsebuje zvočne značilnosti in metapodatke pesmi.

Tvoj cilj je zgraditi model, ki napoveduje priljubljenost pesmi na podlagi numeričnih značilnosti in nekaj pomožnih informacij.

📁 Nabor podatkov

Na voljo imaš dve datoteki:

• train.csv — pesmi z vsemi stolpci vključno s popularity
• test.csv — pesmi brez stolpca popularity (te je treba napovedati)

Vsaka pesem ima edinstven identifikator in vrsto značilnosti:

• track_id — edinstveni ID pesmi
• artists
• album_name
• track_name
• popularity (samo v train)
• duration_ms
• explicit
• danceability
• energy
• key
• loudness
• mode
• speechiness
• acousticness
• instrumentalness
• liveness
• valence
• tempo
• time_signature
• track_genre

Glavni cilj je napovedati stolpec popularity za testni nabor.

🧠 Naloga (100 točk)

Zgradi model strojnega učenja, ki napoveduje priljubljenost vsake pesmi iz test.csv.

Tvoje napovedi morajo biti shranjene v datoteko submission.csv z obliko:

1track_id,popularity2101,42.73102,55.14103,38.0

kjer:

• track_id — ID pesmi iz testa
• popularity — realna vrednost (float), ki predstavlja napovedano priljubljenost

📊 Ocenjevanje

Ocenjevanje se bo izvajalo z uporabo MAE (Mean Absolute Error):

Končni rezultat se izračuna na podlagi doseženega MAE rezultata z uporabo naslednjih pravil:

• MAE ≤ 5 → 100 točk
• MAE ≥ 20 → 0 točk
• Za vmesne vrednosti se dodeljuje sorazmeren rezultat med 0 in 100.