肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-psmanoj
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体质量指数, 机器学习, 数据挖掘, 生活方式, 预测模型, 健康评估
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：数据未明确标明时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但样本数据具有普适性，可用于一般性肥胖风险分析。
数据维度：数据集包含多个维度，包括个体的性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入频率、进餐次数、进食情况、吸烟习惯、饮水频率、卡路里摄入、运动强度、看电视时长、酒精摄入频率、交通方式等，以及最终的肥胖程度分类结果“NObeyesdad”。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于肥胖风险因素的分析、预测模型的构建与评估，以及相关健康干预策略的研究。
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、公共卫生等领域的研究，如肥胖影响因素分析、肥胖风险预测模型构建、生活方式与肥胖关系研究等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，例如用于开发个性化健康管理方案、风险评估工具等。
决策支持：支持政府和相关机构制定公共卫生政策，进行健康教育和干预计划的制定。
教育和培训：作为健康管理、数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解肥胖相关因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式因素与肥胖程度之间的关系，构建预测模型，并为个性化健康管理提供数据支持。
