Resumen de 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

• español

  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.

• English

  Musical analysis is a process that has been carried out for years where different experts have sought to study various musical pieces. This process begins with the learning of tone, note and chord detection, where students have to train their ears to be able to carry it out. In this context, in the following work a decision tree has been made based on a dataset of Bach choirs in order to predict chords from tones. The dataset was divided into 80% to create the tree and 20% for testing, then the data transformation was performed to perform an analysis of the data, with this a decision tree was finally created with a depth of 15 and an accuracy of 75.52%, the tests were finally carried out and we found good results for the accuracy of the tree.