Creación de un Árbol de Decisión para la Predicción de Tonos a Partir de un Data Set

Víctor Manuel Vilca Rojas, Aldair Bryan Salcedo Chávez, Jairo Miguel Castillo Rojas, Valery Byrne Macias
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Abstract

El análisis musical es un proceso que se ha llevado a cabo desde hace años donde diferentes expertos han buscado estudiar variadas piezas musicales. Este proceso inicia con el aprendizaje de detección de tonos, notas y acordes, donde los estudiantes tienen que entrenar el oído para poder llevarlo a cabo. Bajo este contexto, en el siguiente trabajo se ha realizado un árbol de decisión en base a un dataset de coros de Bach con el fin de predecir acordes a partir de tonos. Se dividió el dataset en 80% para crear el árbol y 20% para pruebas, después se realizó la transformación de datos para realizar un análisis de los mismos, con esto finalmente se creó un árbol de decisión con una profundidad de 15 y una exactitud del 75.52%, finalmente se realizaron las pruebas y encontramos buenos resultados de la exactitud del árbol.
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从数据集创建用于音调预测的决策树
音乐分析是一个多年来一直在进行的过程,不同的专家试图研究不同的音乐作品。这一过程从学习音调、音符和和弦的检测开始,学生必须在那里训练耳朵才能进行。在这种情况下,在接下来的工作中,根据巴赫合唱的数据集进行了一棵决策树,以从音调中预测和弦。将数据集分为80%用于创建树,20%用于测试,然后进行数据转换以进行分析,最终创建了一棵深度为15、精度为75.52%的决策树,最后进行了测试,并发现树的精度良好。
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