肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-lvdj94
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 风险预测, 机器学习, 人口统计, 生活方式, 健康评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于个人生活方式特征与肥胖程度的数据，旨在用于肥胖风险的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但数据记录了与肥胖相关的多种生活方式因素，具有普适性。
数据维度：数据集包含多个特征维度，包括但不限于：性别(Gender)、年龄(Age)、身高(Height)、体重(Weight)、是否有肥胖家族史(family_history_with_overweight)、是否经常吃高热量食物(FAVC)、每日进食蔬菜频率(FCVC)、每日进食正餐次数(NCP)、进食情况(CAEC)、是否吸烟(SMOKE)、饮水(CH2O)、是否监测卡路里摄入(SCC)、每周体育活动时间(FAF)、每周使用电子设备时间(TUE)、饮酒频率(CALC)、交通方式(MTRANS)以及肥胖程度分级(NObeyesdad)。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含ObesityDataSet.csv、test.csv和train.csv三个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于模型训练和评估。
该数据集适合用于健康风险评估、肥胖预测、生活方式与健康关系研究等领域。
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、流行病学等领域的研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康影响的研究、预测模型构建等。
行业应用：可为健康管理平台、健身App、医疗机构等提供数据支持，用于个性化健康建议、风险评估、健康管理方案制定等。
决策支持：支持公共卫生政策制定，帮助政府部门了解肥胖现状，制定干预措施，改善公众健康水平。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等课程的辅助材料，用于学生进行数据分析、机器学习模型构建等实践。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素与肥胖风险之间的关系，构建预测模型，帮助用户进行健康管理和风险预警。
