肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-pavellom
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 身体指标, 生活方式, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于个人身体指标和生活方式的数据，用于预测肥胖程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了反映不同生活习惯和身体特征的个体数据。
数据维度：数据集包含17个特征，包括“id”、“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”（每日用餐次数）、“CAEC”（两餐之间是否食用食物）、“SMOKE”（是否吸烟）、“CH2O”（每日饮水量）、“SCC”（是否监测卡路里摄入）、“FAF”（身体活动频率）、“TUE”（每周运动时长）、“CALC”（饮酒频率）、“MTRANS”（交通方式），以及在train.csv中存在的“NObeyesdad”（肥胖程度，作为目标变量）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含目标变量，test.csv用于模型评估。
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、医学研究以及公共卫生领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、生活方式与肥胖关系研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如健康管理、个性化健康建议、风险预测等。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关的健康政策和干预措施，促进公众健康。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生理解分类模型、特征工程和数据分析流程。
此数据集特别适合用于建立肥胖预测模型，探索不同生活方式因素对肥胖的影响，并为个体提供个性化的健康建议。
