肥胖预测数据集ObesityPredictionDataset-sabainamdar2407
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体指标, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 营养, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于个人身体指标、生活方式和肥胖程度的数据，旨在用于分析和预测肥胖风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据涵盖了不同人群的身体和生活方式信息，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括17个变量，涵盖了性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入频率、正餐次数、进食频率、吸烟习惯、饮水、卡路里摄入、身体活动频率、看电视时长、酒精摄入、交通方式等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便数据处理和分析。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理，以便进行分析和建模。
该数据集适合用于肥胖预测、生活方式对健康的影响分析等研究。
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、公共卫生领域的学术研究，例如肥胖影响因素分析、生活方式与健康状况关联性研究。
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、风险评估等方面。
决策支持：支持健康政策制定、健康教育和健康促进项目的规划与实施。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的复杂因素。
此数据集特别适合用于探索生活方式与肥胖程度之间的关系，并构建预测模型，以实现对个体肥胖风险的评估和干预。
