肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-tejas14
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 身体质量指数, 机器学习, 健康预测, 营养摄入, 生活方式, 数据挖掘, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于肥胖预测分析的数据，记录了影响个体肥胖程度的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推断为全球范围内。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖个体的生理特征、生活习惯和饮食结构等，主要包括：id（个体标识符），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（每日正餐数量），CAEC（两餐之间是否进食），SMOKE（是否吸烟），CH2O（每日饮水摄入量），SCC（是否监测卡路里摄入），FAF（每周进行体育锻炼的时间），TUE（每周使用电子设备的时间），CALC（饮酒频率），MTRANS（主要交通方式），以及NObeyesdad（肥胖程度分类）。
数据格式：CSV格式，包含obesity_train.csv（训练集）和obesity_test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于肥胖预测、健康风险评估以及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：适用于医学研究、公共卫生领域，用于分析不同因素对肥胖的影响，以及建立肥胖风险预测模型。
行业应用：可用于健康管理、健身App、营养咨询等行业，为用户提供个性化的健康建议。
决策支持：支持政府和医疗机构制定公共卫生政策，干预和预防肥胖。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医学等相关课程的教学素材，帮助学生理解数据分析在健康领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肥胖与多种生活方式因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升健康管理水平。
