# Dataset Description

Como se ha indicado en Overview se deben predecir el estilo de las canciones.

Como se puede intuir, ni la persona autora ni el nombre de la canción debe de tenerse en cuenta.
##  Descripción de los ficheros

- train.csv - el conjunto usado para entrenar los modelos. En los distintos estudios se limitarán sobre dichos datos, usando validación cruzada de 5.
- test.csv - el conjunto de validación, con todos los atributos a excepción del atributo a predecir (Style). Se deberá de usar para predecir dicho atributo, y se valorará el acierto sobre dichos datos.
- sample.csv - un ejemplo de fichero a someter en el formato correcto.

## Descripción de los atributos

A continuación detallo el significado de los distintos atributos

- Artista: nombre del artista (a ignorar).
- Título: nombre de la canción (a ignorar).
- popularidad: Lo popular que es.
- bailable: Mide el grado de bailable de la canción.
- energia: El nivel de energía de la canción.
- hablado: Cuándo tiempo se habla en la canción.
- duracion: duración de la canción.
- acústico: medido del cómo de acústica es la canción.
- positivismo: Grado de positivismo.
- tempo: Tempo de la canción.
- volumen: Volumen de la canción.
- popularidad: Lo popular que es (mayor más popular).
- clave: de la canción, medido en Pitch.
- modo: Modo mayor o menor de la canción (escala)
- ritmo: Ritmo de la canción.
- Genero: Género (a predecir).
    
Atributo a predecir

Se debe predecir el parámetro Género, que contiene los siguientes: Country, Rap, HipHop, Rock, Acustico/Folk, Alt_Music (músicas del mundo), Indie, Instrumental, Blues, Alternativa, y Bollywood.