肥胖预测数据集ObesityPredictionDataset-saifcnn
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 营养, 生活方式, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自公共数据集的肥胖相关数据，记录了个体在多种生活方式因素影响下的肥胖程度。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：数据来源未明确，但涵盖了与肥胖相关的通用特征。
数据维度：数据集包含17个特征，包括：性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、是否有肥胖家族史（family_history_with_overweight）、是否经常吃高热量食物（FAVC）、每日进食蔬菜频率（FCVC）、每日进餐次数（NCP）、进食频率（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周身体活动频率（FAF）、每周看电视时间（TUE）、饮酒频率（CALC）、交通方式（MTRANS）以及最终的肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）、提交样例（sample_submission.csv）等文件，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行预处理，便于直接使用。
该数据集适合用于肥胖预测、影响因素分析等研究，也适用于数据建模、机器学习等技术应用。
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、流行病学等领域的学术研究，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提供数据支持，特别是在健康管理、个性化饮食推荐、风险评估等方面。
决策支持：支持健康管理机构、政府部门制定相关政策，优化健康干预措施。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式因素对肥胖程度的影响，帮助用户构建预测模型，实现对个体肥胖风险的评估和干预。
