基于sklearn机器学习的音乐风格分类研究
本研究基于sklearn中的随机森林算法进行音乐风格分类研究。针对音乐数据集进行了数据集清理和特征选择，并使用sklearn中提供的模型选择和超参数调参功能，选择了最优的模型进行训练。通过对模型的评估和数据的可视化分析，得出了具有较高准确度和稳定性的音乐风格分类模型。附有完整的数据集和jupyter代码，方便用户进行进一步研究和运行。
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