心理健康与生活方式回归预测数据集MentalHealthandLifestyleRegressionPredictionDataset-elliottzhang358
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康, 生活方式, 回归分析, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 社交活动, 个人收入
数据概述：
该数据集包含用于构建心理健康与生活方式相关的回归预测模型的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为一般人群的生活方式与心理健康相关数据。
数据维度：数据集主要包含以下数据项：
- 性别
- 收入
- 身高（米）
- 生活意义感
- 精神信仰与理性思考的协调
- 社交连接频率
- 支持系统情况
- 社交活动参与频率
- 舒适度
- 焦虑程度
- 抑郁程度
- 孤独感
- 幸福感
- 压力水平
- 睡眠质量
- 饮食习惯
- 运动频率
- 饮酒频率
- 吸烟情况
- 学习/工作满意度
- 总体生活满意度
- 预测结果（二分类）。
数据格式：数据集以CSV格式存储，包含回归预测的样本提交文件、测试集和训练集，以及分类预测的样本提交文件、测试集和训练集，方便模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于心理健康和生活方式的研究与分析。
该数据集适合用于心理健康状态、生活满意度等指标的预测。
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：适用于心理学、社会学、健康科学等领域的研究，用于探索生活方式因素对心理健康的影响，并构建预测模型。
行业应用：可用于健康管理、心理咨询等行业，帮助识别高危人群，提供个性化干预建议。
决策支持：支持政府部门制定心理健康相关的公共政策，以及企业进行员工福利规划。
教育和培训：作为心理健康研究、数据分析和机器学习课程的实践案例，帮助学生理解相关概念和技术。
此数据集特别适合用于研究生活方式与心理健康之间的复杂关系，并构建预测模型，从而改善个人福祉和提升整体社会健康水平。
