肥胖水平估计数据集
该数据集是一个包含2111条记录和17个属性的临床表格数据，基于个体的饮食习惯和身体状况，用于估计来自墨西哥、秘鲁和哥伦比亚的个体的肥胖水平，主要应用于肥胖水平分类、健康行为分析以及机器学习在健康风险评估中的研究。
基本信息
资源简介
肥胖水平估计数据集
【一句话概览】
该数据集用于估计墨西哥、秘鲁和哥伦比亚人群的肥胖水平，依据其饮食习惯和身体状况。数据包含17个属性和2111条记录，记录以类别变量NObesity标注，可分为体重不足、正常体重、超重一级、超重二级、肥胖I型、肥胖II型和肥胖III型。其中77%的数据由Weka工具结合SMOTE过滤器合成生成，23%通过网页平台直接从用户收集。文件共1个，合计276.6 KB，许可方为UCIa与哥伦比亚Universidad de la Costa（来源 OpenML，UCIa and Universidad de la Costa, Colombia 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Estimation_of_Obesity_Levels》。源站首次发布：2025-04-13。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset include data for the estimation of obesity levels in individuals from the countries of Mexico, Peru and Colombia, based on their eating habits and physical condition. The data contains 17 attributes and 2111 records, the records are labeled with the class variable NObesity (Obesity Level), that allows classification of the data using the values of Insufficient Weight, Normal Weight, Overweight Level I, Overweight Level II, Obesity Type I, Obesity Type II and Obesity Type III. 77 per…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据集包含用于估计墨西哥、秘鲁和哥伦比亚个体肥胖水平的数据，基于其饮食习惯和身体状况。数据包含17个属性和2111条记录，记录以类别变量NObesity（肥胖水平）标注，可使用体重不足、正常体重、超重I级、超重II级、肥胖I型、肥胖II型和肥胖III型这些值对数据进行分类。77%的数据是使用Weka工具和SMOTE过滤器合成生成的，23%的数据是通过网络平台直接从用户收集的。阅读文章（https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104344）以查看属性描述。类别标签：体重不足、正常体重、超重I级、超重II级、肥胖I型、肥胖II型和肥胖III型
文件 Estimation_of_Obesity_Levels.arff 为文本内容，开头为：% % This dataset include data for the estimation of obesity levels in individuals from the countries of Mexico, Peru and Colombia, based on their eating habits…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 276.60 KB。
【获取与许可】
源站页面：https://www.openml.org/d/46840
使用许可：UCIa and Universidad de la Costa, Colombia。
规范引用：Palechor, F. M., & De la Hoz Manotas, A. (2019). Dataset for estimation of obesity levels based on eating habits and physical condition in individuals from Colombia, Peru and Mexico. Data in brief, 25, 104344
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
源站：https://www.openml.org/search?type=data&sort=runs&status=active&id=46840
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集用于基于个体的饮食习惯和身体状况，估计来自墨西哥、秘鲁和哥伦比亚的个体的肥胖水平。数据集包含17个属性和2111条记录，每条记录通过类别变量NObesity（肥胖水平）标记，可用于将数据分类为体重不足、正常体重、超重I级、超重II级、肥胖I型、肥胖II型和肥胖III型。数据集中77%的数据是使用Weka工具和SMOTE过滤器合成生成的，23%的数据通过Web平台直接从用户收集。该数据集主要用于肥胖水平分类、健康行为分析以及机器学习在健康风险评估中的应用研究。
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