Predictor de la popularidad de canciones

Este proyecto consiste en la creación de un modelo de machine learning que predice como de popular será una canción en función de sus características. Para ello, se crean varios modelos y se comparan para ver cuál es el que mejor se ajusta a los datos.

Esta práctica se ha realizado en la asignatura de Aprendizaje Computacional de la Universidad de Murcia, en el Grado de Ingeniería Informática.

Modelos creados

• Support Vector Machine (SVM)
• Random Forest
• Red neuronal

Tecnologías

• R
• RMarkdown

Archivos

• Practica2.Rmd: Archivo RMarkdown con el código del proyecto. En este, se explica el proceso de creación de los modelos y se muestran los resultados obtenidos.

• Practica2.html: Archivo HTML generado a partir del archivo RMarkdown. En este, se pueden ver los resultados obtenidos de una forma más visual, sin necesidad de ejecutar el código.

• spotify.csv: Dataset utilizado para la creación del modelo. Contiene información sobre canciones de Spotify y su popularidad (contenido dado por los profesores de la asignatura).

• Carpeta rds: Contiene los modelos guardados, de forma que se pueden cargar y utilizar sin necesidad de entrenarlos de nuevo. Además, contiene otros archivos que evitan que la ejecución del código sea demasiado larga.

AVISO: Este trabajo es un proyecto académico personal. No está permitido su uso, copia o presentación como trabajo propio en ninguna institución educativa. Hacerlo constituiría una violación de las normas académicas.