基于随机森林和Xgboost的肥胖风险多类别预测数据集及源码

简介：
本项目提供一个用于肥胖风险分类的数据集，并运用随机森林与Xgboost算法进行多类别预测，附带完整源代码以供研究参考。 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统利用先进的机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类，在现代社会具有重要的现实意义，因为肥胖与多种慢性疾病密切相关。该系统采用两种集成学习方法：随机森林通过从数据中抽样并选择特征来构建多个决策树，并通过多数投票原则得出最终的预测结果；XGBoost则利用梯度提升算法不断优化目标函数，迭代生成新的弱学习器并将它们的结果加权求和以获得最终预测值。系统使用包含年龄、性别、身高、体重等多类别肥胖风险标签的数据集进行训练，通过对这些数据预处理及特征工程提取关键信息，为模型提供有力支持。在源码实现方面，该系统采用Python编程语言，并利用了scikit-learn和xgboost库来完成机器学习任务。