肥胖预测数据集ObesityPredictionDataset-wpy3296185571
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体质量指数, 机器学习, 数据分析, 预测, 健康管理, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了与肥胖相关的个体生理特征、生活习惯等信息，旨在用于肥胖风险的预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一份静态的健康状况调查数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据集中包含的变量具有普适性，可用于不同地域的肥胖研究。
数据维度：数据集包含多个维度，包括性别（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）、每日进食蔬菜频率（FCVC）、每日进餐次数（NCP）、食用高热量食物频率（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、饮水频率（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周锻炼时间（FAF）、每周看电视时间（TUE）、饮酒频率（CALC）、主要交通方式（MTRANS），以及目标变量——肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含ObesityDataSet.csv, test.csv, train.csv和sample_submission.csv四个文件，方便进行数据处理和建模分析。
来源信息：数据来源于公开的健康数据集，已进行标准化处理，方便进行后续分析。
该数据集适合用于肥胖预测、健康风险评估和生活方式对健康影响的研究。
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：适用于健康科学、流行病学和机器学习交叉领域的学术研究，如肥胖成因分析、健康风险预测模型构建等。
行业应用：为医疗保健、健康管理机构提供数据支持，尤其在个性化健康方案推荐、健康风险预警等方面具备实用价值。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，帮助其更好地了解肥胖的流行趋势，并制定干预措施。
教育和培训：作为健康数据分析、机器学习模型构建等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关因素。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式对肥胖程度的影响，构建预测模型，并为改善公众健康提供数据支持。
