肥胖预测数据集ObesityPredictionDataset-firmanhasibuan1
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 数据分析, 身体指标, 生活方式, 分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了与肥胖相关的身体和生活方式信息，用于预测个体的肥胖程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据特征通用，可用于全球范围内的肥胖预测研究。
数据维度：数据集包括性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、高热量食物摄入（FAVC）、蔬菜摄入频率（FCVC）、正餐数量（NCP）、两餐之间食物摄入（CAEC）、吸烟（SMOKE）、饮水频率（CH2O）、卡路里摄入（SCC）、身体活动频率（FAF）、看电视时长（TUE）、饮酒频率（CALC）、交通方式（MTRANS）以及肥胖程度（NObeyesdad）等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv、test.csv、train.csv和sample_submission.csv四个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，其数据经过了整理和预处理，适合用于机器学习建模。
该数据集适合用于健康、医学、营养学等领域的研究，以及肥胖预测、风险评估等数据建模和机器学习技术应用。
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、公共卫生等领域的学术研究，如肥胖成因分析、肥胖风险因素研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在健康管理、个性化饮食建议、健康风险评估等方面。
决策支持：支持政府机构、医疗机构等制定相关健康政策，优化健康管理方案。
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深入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，并构建预测模型，帮助用户实现对个体肥胖程度的预测和风险评估。
