肥胖风险评估数据集ObesityRiskAssessment-getanmolgupta01
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 人口统计学, 预测模型, 健康管理
数据概述：
该数据集包含有关个人健康状况和生活方式习惯的信息，用于评估肥胖风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为某个特定人群或区域的样本。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
id：个体的唯一标识符。
Gender：性别（Male/Female）。
Age：年龄（数值型）。
Height：身高（数值型，单位未明确）。
Weight：体重（数值型，单位未明确）。
family_history_with_overweight：是否有肥胖家族史（yes/no）。
FAVC：是否经常食用高热量食物（yes/no）。
FCVC：每日食用蔬菜的频率（数值型）。
NCP：每日用餐次数（数值型）。
CAEC：用餐频率（Sometimes/Frequently/Always/no）。
SMOKE：是否吸烟（yes/no）。
CH2O：每日饮水（数值型）。
SCC：是否监测卡路里摄入（yes/no）。
FAF：身体活动频率（数值型）。
TUE：每周进行身体活动的时间（数值型）。
CALC：饮酒频率（Sometimes/Frequently/Always/no）。
MTRANS：交通方式（Public_Transportation/Automobile/Motorbike/Bike/Walking）。
NObeyesdad：肥胖程度（Overweight_Level_II等，分类标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为Obesity Risk.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于肥胖风险评估、健康状况分析和预测模型的构建。
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、公共卫生领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、肥胖预测模型构建等。
行业应用：为医疗保健、健康管理行业提供数据支持，如个性化健康建议、风险评估工具开发等。
决策支持：支持政府和医疗机构制定肥胖防控策略，优化健康管理方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学等相关专业的教学案例，帮助学生理解健康数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索肥胖与生活方式、人口统计学特征之间的关系，从而为个体提供个性化的健康建议，并支持公共卫生政策的制定。
