肥胖预测数据集ObesityPredictionsDataset-yashasgarg
数据来源：互联网公开数据
标签：健康研究，肥胖预测，数据集，机器学习，统计分析，公共卫生，医学研究，生活方式
数据概述： 该数据集包含来自健康研究机构的肥胖相关数据，记录了影响肥胖风险的各种因素及预测指标。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和地区，包括亚洲，欧洲和美洲等地区的样本。
数据维度：数据集包括个体年龄，性别，身高，体重，饮食习惯，运动频率，家族病史，生活习惯等变量，以及肥胖风险评估指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的健康研究报告和调查数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于健康研究，医学预测，公共卫生政策制定等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，肥胖风险评估等方面具有重要价值。
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，风险因素分析等学术研究，如肥胖与生活方式的关系，肥胖预测模型的构建等。
行业应用：可以为医疗健康，保险行业提供数据支持，特别是在肥胖干预措施，健康保险定价等方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和肥胖防控策略的优化，帮助相关部门制定科学有效的健康干预措施。
教育和培训：作为公共卫生，医学和健康科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖成因，风险评估及相关健康干预方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的预测规律与趋势，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，优化健康干预策略，促进公众健康管理。
