肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-laurentoland
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, 营养, 生活方式, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的关于个人健康和生活方式的数据，记录了与肥胖相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据内容推测，可能包含不同国家或地区的人群。
数据维度：数据集包括17个特征变量，涵盖性别（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）、每日食用蔬菜频率（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、食用高热量食物频率（CAEC）、吸烟习惯（SMOKE）、每日饮水（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周运动时长（FAF）、每周进行体力活动时长（TUE）、饮酒频率（CALC）和主要交通方式（MTRANS），以及目标变量“NObeyesdad”（肥胖程度）。
数据格式：数据提供CSV格式，包含train-2.csv, test-2.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于肥胖风险预测和相关因素分析。
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：适用于公共卫生、流行病学和医学等领域的研究，例如肥胖成因分析、风险因素评估、疾病预测模型构建等。
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、个性化营养建议、健康风险评估等方向。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关健康政策，优化公共卫生资源配置，提高健康管理效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索肥胖与生活方式之间的关系，构建预测模型，帮助用户识别肥胖风险，从而制定个性化的健康管理方案，改善健康状况。
