肥胖预测与健康评估数据集ObesityPredictionandHealthAssessmentDataset-mohamedmustafashaban

数据来源：互联网公开数据

标签：肥胖预测, 健康评估, 机器学习, 身体指标, 生活方式, 数据分析, 分类模型, 健康管理

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与生活方式的数据，记录了影响肥胖程度的多种因素。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据内容推断，可能来源于多个国家或地区。数据维度：数据集包括“id”（个体唯一标识）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Height”（身高）、“Weight”（体重）、“family_history_with_overweight”（是否有肥胖家族史）、“FAVC”（是否经常食用高热量食物）、“FCVC”（每日蔬菜摄入量）、“NCP”（每日进餐次数）、“CAEC”（两餐之间是否食用高热量食物）、“SMOKE”（是否吸烟）、“CH2O”（每日饮水量）、“SCC”（是否监测卡路里摄入）、“FAF”（每周身体活动时长）、“TUE”（使用电子设备的时长）、“CALC”（酒精摄入频率）、“MTRANS”（主要交通方式）以及“NObeyesdad”（肥胖程度，仅在train.csv中）等多个字段。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析与建模。train.csv包含用于训练的数据，而test.csv用于评估模型性能。

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、公共卫生等领域的研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究等。行业应用：可为健康管理公司、医疗机构等提供数据支持，特别是在肥胖风险预测、个性化健康方案制定等方面。决策支持：支持政府部门或健康组织制定相关健康政策，优化公共卫生资源配置。教育和培训：作为数据科学、机器学习、健康管理等课程的实训素材，帮助学生深入理解健康相关数据分析。此数据集特别适合用于构建肥胖预测模型，探索不同生活方式因素对肥胖程度的影响，并实现对个体肥胖风险的评估与预测。