肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-tarushirastogi
数据来源：互联网公开数据
标签：健康医疗，肥胖风险，数据集，机器学习，数据分析，公共卫生，流行病学，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自健康研究项目的数据，记录了与肥胖风险相关的多个因素和指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家，主要是发达国家和发展中国家的健康调查数据。
数据维度：数据集包括个体的年龄，性别，体重指数（BMI），饮食摄入量，运动频率，遗传因素，生活习惯，医疗史等变量。还包括是否患有肥胖相关疾病（如糖尿病，高血压等）的标签信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的健康研究项目报告和流行病学调查，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，肥胖风险评估，机器学习模型训练等领域，特别是在预测肥胖风险，识别高危人群及制定干预策略方面具有重要应用价值。
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：适用于肥胖流行病学研究，健康风险评估及生活方式干预效果分析等学术研究，如肥胖发病率的影响因素分析，遗传因素与肥胖的关联研究等。
行业应用：可以为医疗健康机构，保险公司等提供数据支持，特别是在肥胖风险评估，健康管理方案制定和保险定价方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和健康干预策略的优化，帮助政府和医疗机构制定科学的健康促进计划。
教育和培训：作为公共卫生，流行病学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险因素及预测方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的预测模型，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，识别高危人群并制定针对性的干预措施，提高公共卫生管理效率。
