Müzik Veri Setinin Analizi ve Sınıflandırma Algoritmaları Kullanılarak Şarkı Türü Tahminleme Çalışması

Authors : Berke Bartuğ SEVİNDİK, Vahide BULUT

Pages : 143-150

Doi:10.31590/ejosat.1174115

View : 127 | Download : 12

Publication Date : 2022-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu araştırmanın amacı, Spotify müzik platformunda yer alan 42305 şarkı ve 15 farklı türe sahip veri setini analiz edip şarkının türlerle olan ilişkisini incelemektir. Bu türlerle olan ilişkiler veri setinden tür tahminleme çalışması için ön değerlendirme olarak analiz edilmiştir. Veri setindeki türlere ait özellikler değerlendirilip, kategorik olarak özelliklerine göre veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarından; En yakın K-Komşu, rastgele orman, torbalama ve lojistik regresyon kullanılmıştır. Şarkının özelliklerine göre şarkıların türlerini tahmin etme çalışması gerçekleştirilmiştir. %55 ve %77 arasında doğruluk değerleri elde edilmiştir. Sınıflandırma algoritmalarının en iyi performans ölçüm değerine sahip bir model ele alınarak sonuçları değerlendirilmiştir.
Keywords : Tahminleme, Analiz, En yakın k komşu, Rasgele orman, torbalama, Lojistik regresyon, Sınıflandırma algoritmaları

ORIGINAL ARTICLE URL