6、利用机器学习算法预测农村女性肥胖情况

利用机器学习算法预测农村女性肥胖情况

一、肥胖问题概述

肥胖已成为全球范围内严重的健康问题，无论是高收入国家还是低收入国家都未能幸免。世界卫生组织（WHO）将肥胖和超重定义为异常或过度的脂肪堆积，这可能对健康产生不利影响，自1975年以来，肥胖率几乎增长了两倍。肥胖与许多慢性疾病密切相关，如高血压、高血糖、胰岛素抵抗、高胆固醇、冠心病、中风和癌症等，这些疾病会给患者及其照顾者带来长期的影响。

在全球范围内，每年有超过300万人死于超重和肥胖，估计有3600万伤残调整生命年（DALYs）归因于此。在新冠疫情期间，肥胖对健康结果的影响更加明显，因为它显著增加了严重发病率和死亡率。

过去，人们认为肥胖只是高收入国家面临的挑战，但目前的趋势显示，超重和肥胖在许多中低收入国家（LMICs）也呈上升趋势。在撒哈拉以南非洲，约30%的成年人超重，10%的成年人肥胖。尼日利亚的人口结构呈现出典型的金字塔形状，年轻人口比例较大，这使得他们更容易受到肥胖及其并发症的影响。

肥胖的风险因素主要分为以下几类：
1. 人口统计学和社会经济因素 ：包括性别、年龄、教育程度、收入、婚姻状况和城市地区等。
2. 生活方式因素 ：如快餐消费、压力、吸烟、饮酒和低水平的身体活动等。
3. 遗传因素 ：父母肥胖等。

其中，一些风险因素是可以改变或调整的，而另一些则无法改变。因此，迫切需要在个人和人群层面识别可改变的肥胖风险因素，以实施有效的风险降低策略。

二、研究背景与目的

许多研究已经探索了