肥胖预测提交结果数据集ObesityPredictionSubmissionResults-kushagrekaushik
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 临床, 标签, 分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自kaggle的肥胖预测比赛的提交结果数据，记录了针对特定人群的肥胖程度预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作一次预测结果的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到比赛性质，可能涵盖全球范围内的肥胖预测。
数据维度：数据集包括“id”（个体唯一标识符）和“NObeyesdad”（预测的肥胖程度）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于kaggle平台，是参赛者提交的预测结果。该数据集可用于评估预测模型的性能，并进行进一步的分析。
该数据集适合用于评估和对比不同的肥胖预测模型，分析预测结果的分布和特点。
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：适用于健康领域的研究，如肥胖预测模型的评估、不同预测方法之间的比较。
行业应用：可以为健康管理和医疗保健行业提供数据支持，特别是在评估肥胖风险和制定个性化健康方案方面。
决策支持：支持健康管理机构和医疗机构进行数据驱动的决策，优化健康管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和生物医学工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性和可靠性，并深入理解不同肥胖程度的分布规律，有助于改进肥胖预测模型，提升健康管理水平。
