肥胖多分类数据集ObesityMulti-ClassDataset-stevenayare
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖研究，多分类，数据集，健康分析，机器学习，医学研究，统计分析，公共卫生
数据概述： 该数据集包含关于肥胖多分类的数据，记录了不同个体肥胖程度的分类信息及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确说明，可能为近年数据。
地理范围：数据覆盖的具体地区未明确说明，可能为全球范围或多地区综合数据。
数据维度：数据集包括个体的年龄，性别，身高，体重，饮食习惯，运动频率，家族病史等多个变量，以及肥胖程度的分类标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的健康研究项目或医学调查，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于肥胖研究，健康分析及机器学习等领域，特别是在肥胖风险评估，分类预测及公共卫生策略制定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：适用于肥胖成因，影响因素及分类标准等学术研究，如肥胖与生活习惯的关系，不同肥胖程度的风险分析等。
行业应用：可以为医疗健康，健身行业提供数据支持，特别是在肥胖干预，健康管理及个性化推荐方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和健康干预策略的优化，帮助相关机构制定科学的健康指导方案。
教育和培训：作为医学，公共卫生及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖研究及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖分类的规律与影响因素，帮助用户实现准确的肥胖风险评估和分类预测，为健康管理和公共卫生决策提供数据支持。
