机器学习 肥胖症数据集

### 关于肥胖症相关的机器学习数据集

在探索与肥胖症有关的机器学习数据集时，可以从多个公开资源获取。这些数据集通常包含了个体的身体质量指数（BMI）、饮食习惯、运动频率以及其他健康指标等信息。

#### 常见的数据源平台
- **Kaggle**: Kaggle是一个拥有大量多样化数据集的社区，在这里可以找到许多关于肥胖症的研究资料[^3]。
- **UCI Machine Learning Repository**: UCI提供了一个名为“Obesity Levels & Food Consumption”的数据集，它记录了不同地区人们的食品消费模式及其对应的肥胖水平。

#### 数据特征示例
一个典型的肥胖症相关数据集可能包含如下字段：
- 年龄 (Age)
- 性别 (Gender)
- 身高 (Height)
- 体重 (Weight)
- BMI (Body Mass Index)
- 日常活动量 (Physical Activity Level)

import pandas as pd

# 加载示例数据集
data = {
    'age': [25, 47, 32],
    'gender': ['male', 'female', 'male'],
    'height_cm': [170, 165, 180],
    'weight_kg': [70, 65, 90],
    'bmi': [24.2, 23.9, 27.8],
    'physical_activity_level': ['low', 'medium', 'high']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

为了更好地理解如何利用这类数据集进行研究，建议查阅具体的应用案例或论文，例如《Machine Learning Methods for Clustering Architectural Precedents》一文中提到的方法论或许能够给处理此类问题带来启发[^2]。