关于数据集

数据集描述：预测歌曲的每分钟节拍数

概述

该数据集精选了“预测歌曲每分钟节拍数”竞赛中排名靠前的参赛作品。它专为集成建模而设计，使用户能够组合性能最佳的解决方案，从而提高预测性能。

内容

• 预测的 BPM 值：来自多个高级模型的输出。
• 提交元数据：有关排名、模型类型或所用方法的信息（如果有）。
• 歌曲标识符：将预测与竞赛数据集中的特定歌曲联系起来的唯一 ID。

目的

该数据集的主要目标是作为集成的元数据集。通过利用来自各种高性能模型的预测，用户可以：

• 探索堆叠、混合或加权平均等技术。
• 提高BPM预测的鲁棒性和泛化能力。
• 深入了解模型一致性和多样性。

用法

• 基准测试：将集成方法与单个表现最佳的模型进行比较。
• 特征工程：使用模型预测作为高级学习器中的特征。
• 研究：研究合奏策略对音乐节奏预测的影响。

笔记

• 数据集不包含原始音频或工程特征——仅包含来自顶级提交的预测和标识符。
• 鼓励用户尝试不同的集成策略以最大限度地提高预测准确性。