多类肥胖风险预测数据集Multi-classObesityRiskPredictionDataset-palakdoshijain
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖，健康，数据集，风险评估，机器学习，公共卫生，医学研究，生物统计
数据概述： 该数据集包含来自全球多地区的人群健康调查数据，记录了不同个体肥胖风险的分类信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的不同年龄段人群，包括亚洲，欧洲，美洲等区域。
数据维度：数据集包括个体的年龄，性别，身高，体重，饮食习惯，运动频率，家族病史，BMI指数，肥胖等级分类等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于全球多国公共卫生机构的公开健康调查报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，医学风险评估，机器学习模型训练等领域，特别是在肥胖风险评估，健康干预策略制定等方面具有重要应用价值。
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：适用于肥胖风险评估，公共卫生政策研究等学术研究，如肥胖与生活方式的关系，不同地区肥胖率差异分析等。
行业应用：可以为医疗机构，健康管理公司提供数据支持，特别是在肥胖筛查，健康干预方案设计方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和健康干预策略的优化，帮助相关部门制定科学的健康指导方针。
教育和培训：作为公共卫生，医学统计及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险评估和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的影响因素和规律，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，优化健康干预措施，提高公共卫生管理效率。
