肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-mauryakshitij
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, 身体指标, 生活方式, 数据分析, 医学
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了与肥胖相关的多种身体指标和生活方式因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一次性横截面调查数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据涵盖了多种人口特征，可能具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括“id”、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Height”（身高）、“Weight”（体重）、“family_history_with_overweight”（是否有肥胖家族史）、“FAVC”（是否经常食用高热量食物）、“FCVC”（每日蔬菜摄入量）、“NCP”（每日进餐次数）、“CAEC”（两餐间是否进食）、“SMOKE”（是否吸烟）、“CH2O”（每日饮水量）、“SCC”（是否监测卡路里摄入）、“FAF”（每周身体活动时间）、“TUE”（使用电子设备时间）、“CALC”（饮酒频率）、“MTRANS”（交通方式）和“NObeyesdad”（肥胖程度）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行初步整理，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于肥胖风险预测、健康行为分析等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、公共卫生等领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、风险预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康管理、个性化健康建议和疾病预防等方面。
决策支持：支持健康管理机构和政府部门制定相关政策，优化健康干预措施。
教育和培训：作为健康数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析方法和实践。
此数据集特别适合用于探索影响肥胖的因素及其相互关系，帮助用户构建有效的肥胖风险预测模型，实现个性化健康管理和公共卫生策略优化。
