阿里音乐流行趋势预测大赛一起做-(3)思路

本文分享了阿里音乐流行趋势预测大赛的初步思路,包括数据预处理、表的合并、时间序列分析等步骤,并推荐使用Python pandas进行数据处理,以及R和weka进行算法预测。文中还提及了论坛上的参考资源,鼓励赛友们交流提升。

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最近几个月忙着写论文,比赛给抛到脑后了(汗颜。。)。昨天阿里给了短信通知,说今天可以提交成绩了,于是抓紧搞起,结果也没赶上截止时间(早上10点)提交。无论如何今天也要提交一次成绩试试水。比赛的详细思路其实我也没怎么想好,有一些初步的想法和实践分享一下。

思路

我的想法比较简单,就是先用最简单的方法做一下,提交一次成绩,让自己有参与感,然后在后续不断的迭代更新中提升自己。我们采用倒推方式,首先从提交结果出发开始分析:
1、需要提交的结果如下:
这里写图片描述
要预测该表要求的60天数据,首先要将artist_id(表mars_tianchi_songs),Plays(表mars_tianchi_user_actions),Ds(表mars_tianchi_user_actions)统一到一个表中。
2、下一步就是,如何统一?
表mars_tianchi_songs和表mars_tianchi_user_actions有相同的一个列名就是song_id。所以可以将该列名作为key(键值)进行合并。这一步操作可以通过pandas (Python Data Analysis Library)中的merge函数实现。仔细观察后发现两个表的song_id行数不相等,不能直接合并,下一步就是对表做预处理使其能够合并。
3、如何对表做预处理?
歌曲艺人

阿里音乐流行趋势预测大赛是一个数据科学竞赛,旨在通过分析音乐数据来预测未来的音乐流行趋势。参赛者需要使用机器学习和数据分析技术来处理和分析大量的音乐数据,从而预测哪些歌曲或艺术家可能会在未来变得流行。 以下是一个简单的代码示例,展示如何使用Python和常用的数据科学库(如pandas、numpy和scikit-learn)来进行数据分析和建模: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取数据 data = pd.read_csv('music_trends.csv') # 数据预处理 # 假设数据集中包含以下列:'song_id', 'artist', 'release_date', 'genre', 'popularity' # 我们需要将非数值数据转换为数值数据 data = pd.get_dummies(data, columns=['artist', 'genre']) # 特征和目标变量 X = data.drop(['song_id', 'release_date', 'popularity'], axis=1) 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) # 创建模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse}') ``` 这个示例代码展示了如何读取数据、进行数据预处理、划分训练集和测试集、创建和训练模型以及评估模型性能。实际比赛中,参赛者可能需要使用更复杂的技术和模型来进行更准确的预测
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