# Dataset 개요

이 데이터는 한국 노래에 대한 각종 정보를 담고 있습니다. 목표는 이 정보를 바탕으로 노래의 장르를 예측하는 것입니다.

```bash
기간 : 1967년 5월 1일 ~ 2023년 2월 6일
```

# Data 세부 사항

## data/train.csv

- row : 총 127960곡에 대한 정보를 담고 있습니다.
- column : [’id’, ‘song_name’, ‘adults’, ‘artist’, ‘album_id’, ‘date’, ‘genre’, ‘lyrics’]의 총 8가지 feature를 포함합니다.
    - genre의 mapping table은 genre.csv에 포함되어 있으며, 총 52개의 genre로 구성되어 있습니다.
- 주어진 정보를 효과적으로 활용해 ‘genre’를 예측하는 모델을 만들어 보세요!

## data/test.csv

- row : 총 10500곡에 대한 정보를 담고 있습니다.
- column : ‘genre’을 제외한 [’id’, ‘song_name’, ‘adults’, ‘artist’, ‘album_id’, ‘date’, ‘lyrics’]의 총 7가지 feature를 포함합니다.
- 만든 모델로 ‘genre’에 대한 예측을 만들어 보세요!
- genre는 {'발라드': 0, '록/메탈': 1, '댄스': 2, 'POP': 4,'R&B/Soul': 5, '랩/힙합': 7, '성인가요/트로트': 16} 총 7개로 구성됩니다.

# Data 제출 방법

- sample_submission.csv와 같이 곡의 ‘id’에 대해 예측한 ‘genre’을 묶어서 제출하면 됩니다.
- 얼마나 정답을 맞췄는지 Accuracy로 평가됩니다.
    - Kaggle에는 Public / Private 리더보드가 구분되어 있습니다.