肥胖症风险预测分析数据集ObesityRiskPredictionAnalysisDataset-kalpanatiwari30
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖症, 健康风险, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 临床数据, 生活方式, 身体指标
数据概述：
该数据集包含关于个人健康状况和生活方式习惯的数据，用于评估肥胖症的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可以被视为一个静态数据集。
地理范围：未明确指出数据的收集地域，但数据包含普遍适用的健康和生活方式相关指标。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了以下字段：
id：个体唯一标识符；
Gender：性别（Male/Female）；
Age：年龄（数值型）；
Height：身高（数值型）；
Weight：体重（数值型）；
family_history_with_overweight：是否有肥胖家族史（yes/no）；
FAVC：是否经常食用高热量食物（yes/no）；
FCVC：每日蔬菜摄入量（数值型）；
NCP：每日进餐次数（数值型）；
CAEC：两餐之间是否进食（Always/Frequently/Sometimes/no）；
SMOKE：是否吸烟（yes/no）；
CH2O：每日饮水量（数值型）；
SCC：是否监测卡路里摄入（yes/no）；
FAF：每周进行身体活动的时间（数值型）；
TUE：每周使用科技产品的时间（数值型）；
CALC：饮酒频率（Always/Frequently/Sometimes/no）；
MTRANS：主要交通方式（Public_Transportation/Automobile/Motorbike/Bike/Walking）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv、testcsv和submissioncsv三个文件，便于数据分析和模型构建。数据已进行结构化处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于肥胖症风险预测、健康行为分析以及相关疾病的早期预警研究。
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、公共卫生和健康科学领域的研究，例如肥胖症风险因素分析、生活方式对体重的影响研究等。
行业应用：为健康管理公司、医疗机构和健身行业提供数据支持，尤其是在个性化健康管理方案、风险评估模型构建和健康干预策略制定方面。
决策支持：支持卫生政策制定者评估公共健康干预措施的有效性，并优化资源分配。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解健康数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于构建预测模型，以识别高风险个体，并探索不同生活方式因素与肥胖症之间的关联，从而促进更有效的健康管理和疾病预防策略。
