肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-bouncy
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 流行病学, 生活方式, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了与个人肥胖风险相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一次横断面调查的数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但数据特征反映了与肥胖相关的普遍性因素。
数据维度：数据集包含17个字段，涵盖了个人的基本信息、生活习惯和健康状况，包括：性别、年龄、身高、体重、肥胖家族史、高热量食物摄入、每日进食蔬菜频率、每日进餐次数、两餐之间是否进食、是否吸烟、每日饮水频率、是否监测卡路里摄入、每周运动时长、每周看电视时长、酒精摄入频率、交通方式以及最终的肥胖程度分类（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于肥胖风险因素分析、健康状况预测、个性化健康管理等研究。
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：适用于流行病学研究和健康科学领域的学术研究，例如肥胖相关因素的关联分析、肥胖风险预测模型的构建与评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发风险评估工具、个性化健康管理方案、健康干预策略等。
决策支持：支持公共卫生领域的决策制定，帮助制定有针对性的健康促进计划，提高公众健康水平。
教育和培训：作为健康数据分析、机器学习、医学统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索个体生活方式和健康状况对肥胖风险的影响，帮助用户构建预测模型，提高对肥胖的早期预警和干预能力。
