XGB模型多类肥胖检测
基于XGBoost模型的多类肥胖检测数据集，用于肥胖等级预测。
基本信息
资源简介
XGB模型多类肥胖检测
【数据集背景】
本数据集源站标题为《XGB Model | Multi-Class Obesity Detection》。源站首次发布：2024-02-13。
【数据内容】
源站原始描述：**Dataset Description: Best XGBoost Model for Obesity Prediction** The dataset comprises a trained XGBoost model, "best_xgb_model.pkl," specifically designed for predicting obesity levels based on individual characteristics and behaviors. This model has undergone thorough optimization and hyperparameter tuning to achieve the highest accuracy in predicting obesity across different levels. **Features:** - The dataset does not include raw features but encapsulates the learned patterns and relations…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 2.32 MB。
【主题与分类】
主题标签：classification、multiclass classification、feature engineering、feature extraction、xgboost。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/utkarshsaxenadn/xgb-model-multi-class-obesity-detection
使用许可：CC0: Public Domain。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("utkarshsaxenadn/xgb-model-multi-class-obesity-detection")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d utkarshsaxenadn/xgb-model-multi-class-obesity-detection
unzip xgb-model-multi-class-obesity-detection.zip -d xgb-model-multi-class-obesity-detection/
数据说明
基于XGBoost模型的多类肥胖检测数据集，用于肥胖等级预测。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
许可
该数据集用于多类肥胖检测，基于XGBoost模型，通过机器学习方法预测肥胖等级。数据模态为表格，包含与肥胖相关的特征，任务为多分类预测。
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