L’objectif de ce projet est d'étudier différents algorithmes d'analyse de données afin de comprendre leurs mécanismes. Le premier exercice permet d'aborder les classifieurs, en effectuant des prédictions de genres musicaux. Le deuxième exercice permet de se pencher sur les algorithmes de régression en prédisant les popularités d'un grand nombre de chansons. Ce rapport est joint d'un fichier python dans lequel se trouve le code associé.
Exercice 1 :
Le but de l'exercice est de proposer une méthode de classification optimale pour prédire le genre musical de musiques disponibles dans la base de données de Spotify®. La performance des algorithmes testés sera quantifiée selon le F1_score.
Exercice 2 :
Le but de l'exercice est d’entrainer notre algorithme à prédire la popularité des musiques disponibles dans la base de données de Spotify. Etant donné le caractère continu des données de popularité, nous optons pour une méthode de régression. La performance des algorithmes testés sera quantifiée selon le RMSE et le R2.
