人体健康与肥胖预测数据集HumanHealthandObesityPredictionDataset-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, 营养饮食
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了影响人体健康状况和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，视作静态横截面数据使用。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据数据内容推测，可能涵盖了不同国家或地区的人群。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如：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（每日正餐数量）、CAEC（两餐之间是否食用食物）、SMOKE（是否吸烟）、CH2O（每日饮水）、SCC（是否监控卡路里摄入）、FAF（每周身体活动量）、TUE（每周锻炼时间）、CALC（酒精摄入量）、MTRANS（主要交通方式）。train.csv 文件中还包含目标变量 NObeyesdad（肥胖程度分类）。
数据格式：CSV格式，包含 train.csv 和 test.csv 两个文件，便于进行数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究肥胖相关因素、健康状况预测和生活方式对健康的影响，以及相关的机器学习建模。
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、公共卫生领域的研究，如肥胖影响因素分析、生活方式对健康的影响研究等。
行业应用：可以为健康管理、健身行业提供数据支持，尤其在个性化健康建议、风险评估等方面具备实用性。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，以及医疗机构进行疾病预防和健康管理。
教育和培训：作为健康数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解健康相关数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响肥胖的多种因素之间的关系，构建预测模型，并为改善健康状况提供数据支持。
