基于随机森林和Xgboost对肥胖风险的多类别预测

基于随机森林和Xgboost对肥胖风险的多类别预测

作者：i阿极

作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页

😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍

📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪

---

大家好，我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持

专栏案例：机器学习案例
机器学习(一)：线性回归之最小二乘法
机器学习(二)：线性回归之梯度下降法
机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测
机器学习(四)：基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测
机器学习(五)：基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析
机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析
机器学习(七)：基于多项式贝叶斯对蘑菇毒性分类预测分析
机器学习(八)：基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验
机器学习(十四)：基于逻辑回归对超市销售活动预测分析
机器学习(十五)：基于神经网络对用户评论情感分析预测
机器学习(十六)：线性回归分析女性身高与体重之间的关系
机器学习(十七)：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测
机器学习(十八)：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析
机器学习(十九）：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析
机器学习(二十)：LightGBM算法原理（附案例实战）
机器学习(二十一)：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
机器学习(二十二)：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析

---

---

1、前言

肥胖风险的多类预测不仅关乎个体的健康福祉，更是对全社会健康管理体系的挑战与机遇。在现代社会，随着工作节奏的加快和生活方式的多样化，肥胖已经成为威胁人类健康的重要因素之一。肥胖不仅与高血压、糖尿病、心血管疾病等多种慢性疾病密切相关，还可能导致心理健康问题，如焦虑、抑郁等。

因此，开展肥胖风险的多类预测研究，对于早期识别高风险人群、制定个性化的干预措施、减少肥胖及相关疾病的发生具有重要意义。传统的肥胖风险评估方法往往依赖于单一的指标，如体重指数（BMI），但这种方法忽略了人体成分的复杂性和多样性，难以全面准确地评估肥胖风险。

近年来，随着人工智能和大数据技术的飞速发展，多类预测方法被广泛应用于肥胖风险预测领域。这些方法能够综合考虑个体的遗传、环境、行为等多个因素，通过机器学习算法建立预测模型，实现对肥胖风险的精准预测。这些模型不仅具有高度的准确性和可靠性，还能够为临床医生和公共卫生专家提供科学的决策支持，帮助他们制定更有效的肥胖预防和管理策略。

未来，随着技术的不断进步和数据的不断积累，肥胖风险的多类预测研究将不断深入。我们期待通过这一领域的探索，为全球肥胖防控事业贡献更多的智慧和力量。

2、数据说明

本次比赛的数据集（训练和测试）是从在肥胖或心血管疾病风险数据集上训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。作为本次比赛的一部分，您可以随意使用原始数据集，既可以探索差异，也可以查看在训练中加入原始数据集是否能提高模型性能。

注意：该数据集特别适用于可视化、聚类和通用 EDA。

t