肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-amitadhi
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 风险预测, 机器学习, 身体质量指数, 生活方式, 数据分析, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自公开的数据，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：数据未明确标明时间，视作静态数据集。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但包含了与肥胖相关的普遍因素。
数据维度：数据集包括多个维度，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）、每日蔬菜摄入量（FCVC）、每日正餐数（NCP）、饮食习惯（CAEC）、吸烟情况（SMOKE）、饮水频率（CH2O）、监控卡路里摄入（SCC）、每周运动时间（FAF）、每周看电视时间（TUE）、饮酒频率（CALC）、交通方式（MTRANS）以及肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含ObesityDataSet.csv、test.csv和train.csv三个文件，方便数据分析和建模。其中，test.csv和train.csv包含id字段，用于区分数据。ObesityDataSet.csv提供了所有特征和目标变量，train.csv用于训练模型，test.csv用于评估模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于肥胖风险预测、健康状况分析和生活方式对体重影响的研究。
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：适用于医学、公共卫生和健康管理领域的学术研究，例如肥胖影响因素分析、肥胖风险预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在个性化健康管理、健康风险评估、健康干预方案制定等方面。
决策支持：支持健康管理机构和医疗机构进行健康策略制定，以及针对特定人群的健康教育和预防措施。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的风险因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素与肥胖风险之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化健康管理策略，并提升对肥胖问题的认知。
