肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-bilalmetla
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 人口统计, 身体指标, 生活方式, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自健康与生活方式调查的数据，记录了个人生理特征、生活习惯与肥胖程度之间的关系。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：数据来源未明确，但数据涵盖了多个国家或地区的人群，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括以下字段：
id：唯一标识符；
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：每周进行体育活动的时长；
TUE：每周使用电子设备的时长；
CALC：饮酒频率；
MTRANS：主要交通方式；
NObeyesdad：肥胖程度（训练集独有）。
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，便于数据分析与模型构建。
该数据集适合用于研究肥胖相关的预测模型，探究不同因素对肥胖程度的影响。
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、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业、健身行业提供数据支持，尤其是在健康管理、个性化饮食建议、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门的健康政策制定，以及相关健康项目的效果评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于建立肥胖预测模型，探索不同生活方式与身体指标对肥胖程度的影响，并进行个性化的健康风险评估和干预建议。
