肥胖风险多类别预测数据集ObesityRiskMulti-classPredictionDataset-ntambaraetienne
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 风险预测, 健康, 机器学习, 数据分析, 多分类, 人口统计学, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的健康相关数据，用于预测个体肥胖风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含通用的人口统计学和生活方式相关信息，可用于不同地区的肥胖风险评估。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖了人口统计学信息、生活方式习惯和健康相关指标，包括：id, Gender（性别）, Age（年龄）, Height（身高）, Weight（体重）, family_history_with_overweight（是否有肥胖家族史）, FAVC（是否经常食用高热量食物）, FCVC（每日食用蔬菜频率）, NCP（每日用餐次数）, CAEC（两餐之间是否食用食物）, SMOKE（是否吸烟）, CH2O（每日饮水次数）, SCC（是否监测卡路里摄入）, FAF（每周进行体育活动时长）, TUE（每周进行体育活动时长）, CALC（饮酒频率）, MTRANS（主要交通方式）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的数据共享平台，具体来源未明确，但数据经过整理，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于肥胖风险预测模型构建、健康相关因素分析和生活方式对健康影响的研究。
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：适用于健康科学、公共卫生和数据科学领域的学术研究，如肥胖风险因素分析、预测模型构建、不同生活方式对肥胖的影响研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康管理、个性化健康建议、风险评估和疾病预防等方面。
决策支持：支持公共卫生部门制定相关政策，进行健康干预措施的规划和评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和健康管理相关课程的实践材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索影响肥胖风险的多种因素，建立预测模型，并为个性化健康管理提供数据支持。
