健康风险评估肥胖预测数据集HealthRiskAssessmentObesityPredictionDataset-maseratiurm
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康风险, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 健康管理, 身体质量指数, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自健康调查的数据，记录了影响个体肥胖程度的多种因素，旨在用于预测个体肥胖风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，但根据变量特征推测为包含多种生活习惯和健康状况的个体样本。
数据维度：数据集包括多个维度，如：
id：个体唯一标识符。
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：每日进食蔬菜的频率。
NCP：每日进餐次数。
CAEC：进食频率。
SMOKE：是否吸烟。
CH2O：每日饮水量。
SCC：是否监测卡路里摄入。
FAF：身体活动频率。
TUE：技术使用时间。
CALC：饮酒频率。
MTRANS：交通方式。
NObeyesdad：肥胖程度（目标变量）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于肥胖风险预测、健康状况分析和个性化健康管理方案的开发。
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：适用于公共卫生、流行病学等领域的研究，例如探索肥胖与各种生活习惯、环境因素之间的关系，以及构建预测模型。
行业应用：为健康管理机构、医疗保健服务提供商提供数据支持，用于开发个性化健康管理方案、风险评估工具。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，优化健康促进计划。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解肥胖的影响因素，并进行预测模型训练。
此数据集特别适合用于探索影响肥胖的多种因素，构建预测模型，并进行个性化健康风险评估，从而帮助用户实现健康管理目标，例如预防肥胖、改善健康状况。
