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关于个人饮食习惯和身体状况对体重影响的数据集RAR文件

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简介:
本RAR文件包含了一个详尽的数据集,探讨了个体饮食习惯与身体健康状况(如睡眠、运动量)如何共同作用于体重变化。数据涵盖了多年的生活记录与分析模型,旨在为健康管理和营养学研究提供宝贵资源。 与饮食习惯相关的属性包括:频繁食用高热量食物(FAVC)、食用蔬菜的频率(FCVC)、主餐数量(NCP)、两餐之间的食物消耗频率(CAEC)、每日饮水量(CH20) 和饮酒量(CALC)。与身体状况相关的属性包括:卡路里消耗监测 (SCC)、身体活动频率 (FAF)、使用技术设备的时间 (TUE)、使用的交通工具 (MTRANS) 获得的变量: 性别、年龄、身高和体重。 预测指标可以通过肥胖系数BMI进行判断 BMI = 体重[kg] ÷ (身高[m])² 体重过低 BMI<18.5 正常 18.5≤BMI<24 超重 24≤BMI<28 肥胖 28≤BMI 也可以用数据集自带指标NObesity。 该数据集可用于基于分类、预测、分割和关联算法的分析。数据以CSV格式提供。

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    本RAR文件包含了一个详尽的数据集,探讨了个体饮食习惯与身体健康状况(如睡眠、运动量)如何共同作用于体重变化。数据涵盖了多年的生活记录与分析模型,旨在为健康管理和营养学研究提供宝贵资源。 与饮食习惯相关的属性包括:频繁食用高热量食物(FAVC)、食用蔬菜的频率(FCVC)、主餐数量(NCP)、两餐之间的食物消耗频率(CAEC)、每日饮水量(CH20) 和饮酒量(CALC)。与身体状况相关的属性包括:卡路里消耗监测 (SCC)、身体活动频率 (FAF)、使用技术设备的时间 (TUE)、使用的交通工具 (MTRANS) 获得的变量: 性别、年龄、身高和体重。 预测指标可以通过肥胖系数BMI进行判断 BMI = 体重[kg] ÷ (身高[m])² 体重过低 BMI<18.5 正常 18.5≤BMI<24 超重 24≤BMI<28 肥胖 28≤BMI 也可以用数据集自带指标NObesity。 该数据集可用于基于分类、预测、分割和关联算法的分析。数据以CSV格式提供。
  • 预测肥胖,涵盖、家族史及因素,适合分类、回归与聚类分析
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    此数据集旨在预测个体肥胖风险,包含饮食习惯、遗传背景和身体健康状况等多种变量,适用于进行分类、回归及聚类研究。 这个数据集旨在根据饮食习惯、家族史和身体状况等因素来估计个体的肥胖水平。它包含了来自墨西哥、秘鲁和哥伦比亚三国个人的数据,涵盖了16项生活方式与健康相关特征,共2111条记录。标签将肥胖程度分类为从体重不足到不同类型的肥胖。 列描述如下: - Gender:性别(男或女) - Age:年龄(岁) - Height:身高(米) - Weight:体重(千克) - family_history_with_overweight:是否有超重家族史 - FAVC:是否经常食用高热量食物 - FCVC:每周蔬菜消费频率(1至3分) - NCP:每天主要餐数 - CAEC:非正餐时间进食的频率(从不、有时、经常、总是) - SMOKE:是否吸烟 - CH2O:每日饮水量(1至3分) - SCC:是否监控卡路里摄入 - FAF:体力活动频率(0至3分) - TUE:使用科技产品的时间(0至3分) - CALC:酒精消费的频率(从不、有时、经常、总是) - MTRANS:主要交通方式(汽车、自行车、摩托车、公共交通或步行) - NObeyesdad:肥胖程度(体重不足、正常体重、过重一级、过重二级、肥胖一级、肥胖二级或肥胖三级)
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    这是一个包含个人身高与体重信息的数据集合,旨在用于研究人体测量学、营养健康分析以及相关统计建模等领域。 这是一个简单的数据集,包含25,000个18岁不同人的身高(英寸)和体重(磅)。该数据集可用于构建预测人类身高的模型或预测人体重量的模型。可以实现回归模型来预测身高或体重。相关数据存储在名为“SOCR-HeightWeight.csv”的文件中。
  • Linux内核
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    本文集汇集了作者对Linux内核技术的研究与个人实践经历,深入浅出地剖析了Linux系统的核心机制及其在实际应用中的表现。 本段落集耗时近两年完成,其中大部分文章聚焦于Linux内核的探讨,同时也包含了我个人对计算机技术的理解以及一些历史与音乐方面的内容。对于那些对Linux内核思想感兴趣的人来说,这些文章能够提供深刻的思想洞察。
  • Excel测试
    优质
    这是一个专为Excel用户设计的数据集,包含大量的身高和体重信息,适用于进行数据分析、统计和模型测试等多种用途。 测试身高体重数据集,用于Excel。
  • 线性回归练
    优质
    这是一个专为实践线性回归分析而设计的数据集,包含了详细的身高和体重信息,适用于学习和研究用途。 身高体重数据集适用于进行线性回归练习。
  • 上半图像
    优质
    该数据集包含丰富的人体上半身高清图像,旨在支持服装虚拟试穿、姿势估计及姿态引导等研究领域的发展。 上半身人像数据集, 上半身人像数据集, 上半身人像数据集, 上半身人像数据集, 上半身人像数据集, 上半身人像数据集。
  • 坐姿生物力学模型研究(BoileauRakheja4-DOF模型,1998年):振动
    优质
    本研究探讨了Boileau和Rakheja在1998年提出的四自由度坐姿人体生物力学模型,重点关注该模型对人体因振动引起的身体影响。 在IT行业中,尤其是在人体工程学和生物力学领域内,模拟人类动态行为非常重要。Boileau 和 Rakheja 在1998年发表的研究《对坐着的人的生物动力学模型》介绍了一个四自由度(4-DOF) 的模型来研究身体振动的影响。这种模型有助于理解人在不同频率及振幅机械刺激下的反应,特别是在驾驶舱、办公室座椅等工作中常见的场景下应用广泛。 该4-DOF 模型包括前后运动(X 轴)、左右运动(Y 轴)、上下移动(Z轴)以及旋转自由度。这种模型考虑了人体不同部位间的相对活动情况,能更准确地反映人在振动作用下的真实反应状态。在生物力学研究中,该模型有助于评估长期暴露于振动对人体健康的影响,例如可能导致腰背疼痛等职业病。 MATLAB 是一款强大的数值计算和建模软件,在生物力学分析方面应用广泛。它提供了丰富的数学工具及用户友好的界面环境。在这项研究中,研究人员利用 MATLAB 来开发并实现 4-DOF 模型,并进行相关的数值模拟与数据处理工作。 使用步骤可能包括以下几个关键部分: 1. **模型定义**:建立包含四个自由度的刚体模型,设定各个关节连接及质量属性。 2. **动力学方程**:根据牛顿第二定律为每个自由度创建运动方程式,并考虑外部振动和内部力的影响。 3. **边界条件与约束设置**:确定如座位接触力、地面限制等边界条件以确保物理合理性。 4. **仿真过程**:使用 MATLAB 的 ODE 求解器对动力学方程进行数值积分,获取时间序列数据。 5. **结果分析**:通过可视化工具观察并评估人体各部位的位移、速度和加速度变化情况来评价振动影响。 6. **参数优化**:根据实际测量数据调整模型参数以提高预测准确性。 压缩包文件中可能包含 MATLAB 代码、数据文件、模拟结果及相关说明文档。解压后,研究者或有兴趣的技术人员可以进一步了解并复现 Boileau 和 Rakheja 的研究成果,并将其应用于新的振动环境分析之中。 通过结合使用这种四自由度生物动力学模型与MATLAB工具,能够为理解和评估人在振动环境中生理反应提供科学依据。深入研究和应用此类模型有助于改善工作生活环境条件,降低由于长期接触机械振动导致的健康风险问题。
  • 上半检测(超过7000样本)
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    这是一个包含超过7000个人体上半身图像的数据集,专门用于训练和测试行人检测算法的准确性与效率。 基于CUHK行人检测数据集制作的人头数据集包含7000多个正样本,每个图像大小为60*60像素,适用于Hog特征提取,并可用于训练人体分类模型以在监控系统中进行行人检测。
  • SparkMR
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    本文基于作者在大数据处理领域的实践经验,分享了对Apache Spark与MapReduce(MR)技术框架的理解和个人心得体会。 我对Spark以及MapReduce(MR)有深刻的理解与实践经验总结。 在处理大数据任务方面,我认识到使用Apache Spark框架可以带来显著的性能提升。由于其独特的内存计算模型,Spark能够在迭代式算法、实时数据流分析等场景下提供更快的数据处理速度和更高的效率。此外,我还熟悉如何对Spark进行优化以进一步提高运行时表现,例如通过调整参数来控制执行计划中的任务并行度或利用缓存机制减少重复计算。 关于MapReduce,则是另一种广泛应用于分布式系统中批处理作业的经典模型。它将复杂的运算分解为两个简单的步骤:映射(map)和规约(reduce),从而实现大规模数据集的高效处理能力。对于MR的主要流程,我的理解包括了如何根据业务需求设计合适的mapper函数与reducer函数;怎样合理规划job之间的依赖关系以优化整个任务流;以及在遇到性能瓶颈时采取哪些措施进行调试或调优。 综上所述,在实际项目中灵活应用这两种技术栈能够帮助我们更好地应对各种复杂的计算场景。