Применение ансамблевых методов для решения прикладной задачи анализа данных.

ВВЕДЕНИЕ 3
1.1. ВЫБОР НАБОРА ДАННЫХ 4
1.2. АНАЛИЗ И ОЧИСТКА НАБОРА ДАННЫХ 5
1.3. ОБЗОР АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 8
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ 10
2.1. СОЗДАНИЕ НУЖНЫХ МОДЕЛЕЙ. 10
2.2. ФОРМИРОВАНИЕ ОБУЧАЮЩЕЙ И ТЕСТИРУЮЩЕЙ ВЫБОРОК 11
2.3. ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ И ПРЕДСКАЗАНИЯ 11
3. ТЕСТИРОВАНИЕ 13
3.1. ОПТИМИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ 13
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 15

Весь текст будет доступен после покупки

Предметной областью данной работы является применение ансамблевых методов машинного обучения для составления музыкальных рекомендаций на основе характеристик треков из представленного набора данных.
Музыка имеет важное значение в жизни каждого человека, а индустрия стриминга музыки активно использует алгоритмы машинного обучения для персонализированного создания музыкальных рекомендаций для пользователей. С каждым годом объем музыкальных данных, доступных через онлайн-сервисы, значительно увеличивается. Платформы для потокового прослушивания музыки, такие как Spotify, Яндекс.Музыка, Apple Music и другие, предлагают пользователям миллионы треков. Из-за большого объема доступных музыкальных произведений становится все труднее найти композиции, которые удовлетворяют предпочтениям конкретного пользователя.
Одной из ключевых задач в области обработки данных является предсказание популярности музыкальных треков. В данной работе мы будем исследовать различные методы машинного обучения для предсказания популярности музыкальных треков, используя разнообразные признаки, такие как длина трека, жанр, танцевальность, энергия и другие.

Весь текст будет доступен после покупки

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
1.1. Выбор набора данных
Для решения поставленной задачи был выбран датасет, содержащий информацию о музыкальных треках, представленных на платформе Spotify. Данный набор данных доступен в формате *.csv по ссылке: https://www.kaggle.com/datasets/maharshipandya/-spotify-tracks-dataset?resource=download и содержит сведения о характеристиках треков, таких как их популярность, длительность, жанр и другие. Пример структуры набора данных:
• track_id (object): Идентификатор трека в Spotify.
• artists (object): Имя артистов (или группы артистов).
• album_name (object): Название альбома, к которому относится трек.
• track_name (object): Название трека.
• popularity (int64): Популярность трека в пределах 0–100.
• duration_ms (int64): Длительность трека в миллисекундах.
• explicit (bool): Наличие нецензурных выражений в тексте.
• danceability (float64): Уровень танцевальности трека.
• energy (float64): Уровень энергии трека.
• key: Музыкальный тон.
• loudness (float64): Общая громкость трека в децибелах.
• mode: Мажорный или минорный тон.
• speechiness (float64): Уровень присутствия речи в треке.
• acousticness (float64): Уровень акустичности трека.
• instrumentalness (float64): Уровень инструментальности.
• liveness (float64): Признак живого исполнения трека.
• valence (float64): Эмоциональный оттенок трека.
• tempo (float64): Темп трека.
• time_signature (int64): Тактовый размер трека.
• track_genre (object): Жанр трека.
Набор данных был загружен в программу в форме DataFrame:
data = pd.read_csv("dataset_music.csv")
Сформированный объект DataFrame показан на рисунке 1-2:

Рисунок 1 – исходный набор данных

Рисунок 2 – продолжение исходного набора данных
1.2. Анализ и очистка набора данных
После загрузки набора данных была выведена основная информация о наборе данных, используя метод info() (см. рис.3), далее получили статистику по числовым признакам с помощью метода describe() (см. рис.4), чтобы получить общее представление о типах данных и статистике числовых признаков.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Машинное обучение: учебник: [16+] / Е. Ю. Бутырский, В. В. Цехановский, Н. А. Жукова [и др.]. – Москва: Директ-Медиа, 2023. – 368 с.: ил., табл., схем., граф. – Режим доступа: по подписке. – URL:https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=701807– Библиогр. в кн. – ISBN 978-5-4499-3778-0. – DOI 10.23681/701807. – Текст: электронный.
2. Сахарова, Л. В. Методы оптимизации для машинного обучения: учебное пособие: [16+] / Л. В. Сахарова, Г. В. Лукьянова; Ростовский государственный экономический университет (РИНХ). – Ростов-на-Дону: Издательско-полиграфический комплекс РГЭУ (РИНХ), 2023. – 87 с.: ил. – Режим доступа: по подписке. – URL:https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=711220– Библиогр. в кн. – ISBN 978-5-7972-3139-4. – Текст: электронный.
3. Лимановская, О. В. Основы машинного обучения: учебное пособие / О. В. Лимановская, Т. И. Алферьева; науч. ред. И. Обабков; Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б. Н. Ельцина. – Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2020. – 91 с.: ил., табл. – Режим доступа: по подписке. – URL:https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=699059– ISBN 978-5-7996-3015-7. – Текст: электронный.
4. Целых, А. А. Современные методы прикладной информатики в задачах анализа данных: учебное пособие по курсу «Методы интеллектуального анализа данных»: [16+] / А. А. Целых, Э. М. Котов, А. Н. Целых; Южный федеральный университет. – Ростов-на-Дону; Таганрог: Южный федеральный университет, 2021. – 130 с.: ил., табл., схем. – Режим доступа: по подписке. – URL:https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=683920– Библиогр. в кн. – ISBN 978-5-9275-3783-9. – Текст: электронный.

Весь текст будет доступен после покупки