人体健康与肥胖预测数据集HumanHealthandObesityPredictionDataset-devansharora7
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 身体健康, 机器学习, 健康预测, 数据分析, 营养摄入, 生活方式, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的人体健康相关数据，旨在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，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据特征具有普适性，可用于全球范围内的健康研究。
数据维度：数据集包括17个特征，涵盖了性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入频率、蔬菜摄入频率、正餐次数、两餐之间进食频率、吸烟习惯、饮水频率、监控卡路里摄入、运动强度、每周运动时长、饮酒频率以及主要的交通方式等。此外，train.csv文件包含目标变量“NObeyesdad”，表示肥胖程度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。
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、营养学等领域的学术研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究等。
行业应用：可用于健康管理、健康保险、健身行业等，例如个性化健康风险评估、定制化健康干预方案等。
决策支持：支持医疗机构、健康管理机构等进行健康风险预测、制定预防策略，优化健康管理方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等课程的实训素材，帮助学生掌握数据分析、机器学习建模等技能。
此数据集特别适合用于探索影响肥胖的多种因素，并构建预测模型，从而帮助用户评估个体健康状况、制定健康改善计划。
