肥胖风险评估数据集ObesityRiskAssessmentDataset-rishitaverma02
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 风险评估, 身体指标, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 公共健康
数据概述：
该数据集包含有关个体肥胖风险评估的相关数据，记录了多种生理和生活方式因素与肥胖程度之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地，但数据特征具有普适性。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常食用高热量食物（FAVC）、每日进食蔬菜频率（FCVC）、每日餐数（NCP）、两餐之间进食情况（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水（CH2O）、卡路里摄入（CALC）、交通方式（MTRANS）以及最终的肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的健康数据集，经过整理和清洗，适合用于分析和预测。
该数据集适合用于研究肥胖风险因素，以及建立预测模型。
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：适用于公共健康领域的研究，如肥胖成因分析、风险因素识别、不同人群肥胖风险对比等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在健康管理、个性化营养建议、疾病风险预测等方面。
决策支持：支持健康政策制定，帮助制定针对性的健康干预措施，预防和控制肥胖。
教育和培训：作为健康管理、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险评估。
此数据集特别适合用于探索生活方式和生理指标与肥胖之间的关系，帮助用户实现风险预测、健康管理策略优化等目标。
