肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-suhailjameel
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, 数据分析, 人口统计, 生活方式, 医疗
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了与个人肥胖风险相关的多种因素。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：数据来源未明确，但包含了多种生活方式和人口统计学特征。
数据维度：数据集包含以下主要字段：id（个体标识）、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（每日食物摄入量）、NCP（每日进餐次数）、CAEC（两餐之间是否进食）、SMOKE（是否吸烟）、CH2O（每日饮水量）、SCC（是否监测卡路里摄入）、FAF（每周身体活动频率）、TUE（每周看电视或使用电子设备时长）、CALC（酒精摄入频率）、MTRANS（主要交通方式），以及目标变量NObeyesdad（肥胖程度）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv、test.csv和sample_submission (1).csv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开健康调查，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于健康风险评估、肥胖预测、生活方式与健康关系研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、流行病学等领域的学术研究，如肥胖成因分析、风险因素识别、健康行为干预研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康风险评估、个性化健康管理、疾病预防等领域。
决策支持：支持政府和医疗机构制定公共卫生政策，优化健康管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医学统计等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的影响因素，构建预测模型，并为个体化健康管理提供参考。
