肥胖或心血管疾病风险分类与预测数据集ObesityorCVDRiskClassifyRegressorClusterDataset-syedjaffri
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖研究，心血管疾病，数据集，分类与回归，聚类分析，健康预测，机器学习，流行病学
数据概述： 该数据集记录了与肥胖和心血管疾病风险相关的健康数据，适用于分类，回归和聚类分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确提供，但推测为近年数据。
地理范围：数据覆盖了多个地区，具体地区未明确说明，但可能为全球范围或特定国家的样本。
数据维度：数据集包括个体的身体测量数据（如体重，身高，BMI），生活习惯（如吸烟，饮酒，运动频率），饮食习惯（如每日热量摄入，脂肪摄入量）以及心血管疾病风险因素（如血压，胆固醇水平）。还包括分类标签，如肥胖等级，心血管疾病风险等级等。
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：数据来源于健康研究机构或公开的健康调查报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于流行病学研究，健康预测，机器学习及数据建模等领域，特别是在肥胖与心血管疾病的分类，风险预测及群体聚类分析中具有重要应用价值。
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：适用于肥胖与心血管疾病风险因素的研究，如肥胖等级与心血管疾病风险的相关性分析，生活习惯对健康的影响等。
行业应用：可以为医疗健康领域提供数据支持，特别是在慢性病预防，健康风险评估及个性化健康管理方面。
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，帮助医疗机构和政府制定更好的健康促进措施。
教育和培训：作为流行病学，公共卫生及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析及风险预测技术。
此数据集特别适合用于探索肥胖与心血管疾病风险的规律与趋势，帮助用户实现准确的疾病风险预测，优化健康干预策略，提高疾病预防和管理效果。
