肥胖预测数据集ObesityPredictionDataset-simarjitkaur123
数据来源：互联网公开数据
标签：健康，肥胖，数据集，预测模型，机器学习，统计分析，医学研究，公共卫生
数据概述： 该数据集包含与肥胖相关的健康数据，记录了不同个体的肥胖风险因素及相应指标。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及地区，主要为城市和乡村的混合样本。
数据维度：数据集包括个体的年龄，性别，身高，体重，饮食习惯，运动频率，家族病史，BMI（身体质量指数）等变量。还包括肥胖风险评估结果。
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调查报告和医学研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，医学分析及机器学习领域的应用，尤其在肥胖风险评估，健康干预策略制定等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：适用于肥胖成因，影响因素及预防策略等医学研究，如肥胖与生活习惯的关系，不同人群的肥胖风险差异等。
行业应用：可以为医疗机构，健康管理机构提供数据支持，特别是在肥胖风险评估，健康干预方案制定方面。
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，帮助政府和社会组织制定科学的健康促进措施。
教育和培训：作为公共卫生，医学统计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评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖预测模型的构建，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，优化健康干预措施，提高公共卫生管理效率。
