肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-rachidboukhoudmi
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 机器学习, 数据分析, 预测, 身体指标, 生活方式, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖相关数据，记录了个体在生活方式和身体指标上的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，但涵盖了多种生活习惯和身体特征，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高卡食物摄入、每日进食频率、两餐间零食摄入、饮水、吸烟、饮水量、卡路里摄入、身体活动、看电视时长、酒精摄入、交通方式以及肥胖程度分级等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，便于数据分析和机器学习建模。已包含预处理的scaler.h5和训练好的model.h5模型文件。
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：适用于健康管理、公共卫生等领域的研究，如肥胖影响因素分析、生活方式与健康状况的关系研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如构建肥胖风险预测模型、个性化健康管理方案制定等。
决策支持：支持健康领域的决策制定，例如制定公共健康政策，优化健康干预措施。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践数据分析技术在健康领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肥胖与多种因素之间的关联，帮助用户实现肥胖风险预测、个性化健康建议等目标。
