肥胖风险预测人群特征数据集ObesityRiskPredictionPopulationCharacteristics-sukhenb
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测模型, 机器学习, 人口统计, 生活方式, 健康风险, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自【未知来源】的人群健康相关数据，记录了个体在不同生活习惯下的身体指标与肥胖状态之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未知，但包含了来自不同性别、年龄段的个体。
数据维度：数据集包括“id”（个体唯一标识）、“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”（每日蔬菜摄入量）、“NCP”（每日正餐数量）、“CAEC”（两餐之间是否食用高热量食物）、“SMOKE”（是否吸烟）、“CH2O”（每日饮水量）、“SCC”（是否监测卡路里摄入）、“FAF”（每周身体活动时长）、“TUE”（每周使用电子设备时长）、“CALC”（饮酒频率）、“MTRANS”（主要交通方式）以及“NObeyesdad”（肥胖程度）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据分析和建模。
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、流行病学等领域的研究，如肥胖成因分析、生活方式与肥胖关系研究等。
行业应用：可以为健康管理、营养咨询、健身行业提供数据支持，特别是在个性化健康方案制定、风险预测等方面。
决策支持：支持公共卫生部门的健康政策制定，以及医疗机构的疾病预防与管理。
教育和培训：作为健康大数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解肥胖风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同生活习惯对肥胖风险的影响，并建立预测模型，帮助用户实现健康风险评估和个性化健康管理。
