多类肥胖风险预测数据集Finaldataset-MulticlassPredictionofObesityRisk-chiragmohangupta
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖风险，数据集，健康研究，多类分类，机器学习，医学统计，公共卫生，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自健康研究项目的数据，记录了不同人群的肥胖风险分类信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确说明，可能涵盖多个调查周期。
地理范围：数据覆盖了未明确说明的地区，可能包含多个国家或地区的人群样本。
数据维度：数据集包括个体的人口统计学特征（如年龄，性别），生活方式（如饮食习惯，运动频率），身体测量数据（如体重，身高，BMI），家族病史等变量，以及肥胖风险的多类分类标签。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于健康研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，医学统计分析和机器学习建模等领域，特别是在肥胖风险评估，多类分类任务中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于肥胖风险因素分析，公共卫生政策研究等学术研究，如肥胖与生活方式关系研究，肥胖风险预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构，健康管理公司提供数据支持，特别是在肥胖风险评估，健康干预策略制定方面。
决策支持：支持肥胖预防和管理策略的制定，帮助政府和个人优化健康决策。
教育和培训：作为公共卫生，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险评估方法及相关技术。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的分类规律与影响因素，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，优化健康干预策略，提高公共卫生管理水平。
