肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-misterp92
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测模型, 机器学习, 生活方式, 身体指标, 数据分析, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于肥胖风险预测相关的数据，记录了个体多种生理特征和生活习惯。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种生活习惯和身体指标，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括个体标识符（id）、性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常食用高热量食物（FAVC）、每日蔬菜摄入量（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、用餐频率（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水量（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周运动时间（FAF）、每周看电视时间（TUE）、饮酒频率（CALC）以及主要交通方式（MTRANS）等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于肥胖风险预测、健康行为分析以及生活方式对健康影响的研究。
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：适用于健康科学、公共卫生领域的学术研究，例如肥胖成因分析、生活方式对健康影响的研究以及预测模型的构建。
行业应用：可以为健康管理行业提供数据支持，特别是在个性化健康建议、风险评估、健康干预等方面。
决策支持：支持政府部门制定相关健康政策，帮助优化公共卫生资源配置。
教育和培训：作为健康管理、数据分析和机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解肥胖风险预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式因素与肥胖风险之间的关系，帮助用户构建预测模型并提供个性化的健康建议。
