肥胖预测数据集
该数据集包含与个体肥胖水平相关的临床表格数据，涉及饮食习惯、身体活动、人口统计等多模态特征，主要用于通过机器学习方法预测肥胖风险，支持健康评估和公共卫生研究，为肥胖症的早期干预提供数据基础。
基本信息
资源简介
肥胖预测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Obesity Prediction Dataset》。源站首次发布：2025-01-14。
【数据内容】
源站原始描述：**Overview:** 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 Ty…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 263.63 KB。
【主题与分类】
主题标签：classification、beginner、exploratory data analysis、regression、clustering。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/ruchikakumbhar/obesity-prediction
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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("ruchikakumbhar/obesity-prediction")
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 ruchikakumbhar/obesity-prediction
unzip obesity-prediction.zip -d obesity-prediction/
数据说明
该数据集是一个用于估计个体肥胖水平的医学数据集，包含与个体肥胖相关的多种特征数据，如饮食习惯、身体活动水平、人口统计学信息等。数据通过调查或收集方式构建，来源于Kaggle平台。主要研究方向包括肥胖风险评估、健康预测建模以及公共卫生分析，适用于机器学习分类任务和健康数据挖掘。
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