基于机器学习的音乐趋势预测代码
时间: 2024-06-09 21:11:15 浏览: 18
音乐趋势预测是一个复杂的问题,涉及到多个因素,如音乐类型、艺术家、地域文化等。目前常用的机器学习方法包括回归分析、分类分析和聚类分析等。以下是一个基于回归分析的音乐趋势预测代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
# 导入数据
data = pd.read_csv('music_data.csv')
# 特征工程
X = data[['danceability', 'energy', 'loudness', 'speechiness', 'acousticness', 'instrumentalness', 'liveness', 'valence', 'tempo']]
y = data[['popularity']]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型
model = LinearRegression()
# 模型拟合
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('R-squared:', r2)
# 预测未来趋势
future_data = pd.read_csv('future_music_data.csv')
future_X = future_data[['danceability', 'energy', 'loudness', 'speechiness', 'acousticness', 'instrumentalness', 'liveness', 'valence', 'tempo']]
future_y = model.predict(future_X)
print('Future Popularity:', future_y)
```
该代码使用了一个基于线性回归的模型,使用了一些音乐特征来预测音乐的流行度。你可以根据实际需求修改特征和模型。
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