肥胖数据分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖,饮食习惯,身体状况,机器学习,特征工程,健康数据,数据预处理
数据概述：
本数据集基于UCI Estimation of Obesity Levels Based on Eating Habits and Physical Condition数据集整理而成，包含3个文件：
1. 原始数据文件original_data.csv，包含原始肥胖数据，但带有随机的NULL值。
2. 处理后的数据文件data_ready.csv，是随机抽取的1,000个数据点的样本，已通过KNNImputer填充NaN值，并移除了“性别”和“体重”两列。“性别”因分布均衡未提供额外信息，“体重”因与目标特征高度相关可能导致多重共线性而被移除。
3. 测试数据文件test_later.csv，包含额外数据，用于测试训练好的机器学习模型。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的训练与测试，特别是肥胖相关问题的预测分析。研究人员可以利用此数据集进行特征工程研究、肥胖影响因素分析以及模型性能评估。此外，数据集还可用于验证数据预处理技术的有效性，如缺失值填充和特征选择方法。
