利用随机森林算法建立肥胖预测模型及探讨其成因（含数据集、实验代码和10000字报告）

简介：
本研究运用随机森林算法构建了肥胖预测模型，并深入分析肥胖产生的原因。项目包括详尽的数据集、可运行的实验代码以及一万字的研究报告，为肥胖防治提供理论依据与实践指导。 肥胖是一个全球性的公共健康问题，在成人、青少年和儿童中普遍存在。尤其值得注意的是，儿童期的肥胖是成年人患肥胖症的一个危险因素，因此在生命的早期阶段预防和控制肥胖至关重要，并且需要确保儿童体重增长是渐进而非急剧的。 随着城市化、经济和技术的发展，生活方式发生了显著变化，这导致了越来越多的儿童受到不良影响而变得超重或肥胖。鉴于这一现象日益严重，许多研究都集中在解决儿童肥胖问题上。本段落使用UCI数据库中的一项关于人们饮食习惯和身体状况调查的数据集，并通过决策树以及随机森林算法对数据进行处理，旨在找出造成肥胖的主要因素。 该方法通过对14种影响因子的多标签分类来评估各因素与肥胖程度之间的权重关系，最终建立了一个能够预测个人未来可能面临肥胖风险的模型。人们可以利用此模型根据自己的生活习惯和身体状况对未来可能出现的肥胖情况进行自我评估，并据此采取相应的措施以解决或预防肥胖问题的发生。