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A224-基于机器学习的用户健康风险分类及预测分析

【购买前必看】

1、关于我们

深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。

我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。

2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

官网累积了数百个项目，已有3000多学员付费购买，圈子内有口皆碑：www.zzgcz.com （更多高级私密项目无法对外，联系微信定制：zzgcz_com）

3、售后承诺

包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。

支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。

加急定制1-2天可完成，这就是实力证明，远程验收满意后再付全款！

所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？

背景描述

在这个日益注重健康与体能的时代，健身已成为许多人追求健康生活的重要组成部分。

本数据集包含若干健身房会员的详细信息，包括年龄、性别、体重、身高、心率、锻炼类型、身体脂肪比例等多项关键指标，旨在深入探索会员的健身习惯、生理状态及其与健康成果之间的联系。

基于对973位健身房会员数据的全面分析，本项目得出以下主要结论：

会员群体聚类分析揭示了四种典型用户画像：
男性主导群体：以男性为主(95.65%)，身高较高(1.81m)体重适中(65.17kg)，BMI正常偏瘦(20.00)，训练时长(1.11小时/次)和频率(2.99次/周)中等，训练经验初级到中级，体脂率中等(25.13%)，力量训练(29.95%)和瑜伽(27.05%)占比较高
体重管理群体：全男性(100%)，体重(107.18kg)和BMI(34.02)最高，训练时长(1.14小时/次)和频率(2.97次/周)适中，训练经验初级到中级，体脂率中等(24.98%)，偏好有氧运动(29.59%)
专业训练群体：性别较为均衡(男53.12%，女46.88%)，训练时长最长(1.76小时/次)，卡路里消耗最高(1265.21)，训练频率最高(4.53次/周)，体脂率最低(14.83%)，训练经验最高(2.99)，各类运动分布均衡
女性健身群体：以女性为主(96.03%)，身高体重较低(1.64m, 61.58kg)，训练时长适中(1.14小时/次)，卡路里消耗最少(790.20)，训练频率中等(3.07次/周)，体脂率最高(30.04%)，力量训练(27.78%)和有氧运动(27.25%)占比较高
训练经验水平分析显示显著的进阶特征：
初级(Level 1)：训练时间短，卡路里消耗少，以有氧和力量训练为主
中级(Level 2)：训练强度适中，各类训练形式分布均衡
高级(Level 3)：训练时间长，卡路里消耗高，偏好瑜伽和HIIT训练
健康风险评估发现三个主要问题：
体脂风险：25.7%的会员体脂率异常，其中15.6%属于"偏胖"，10.1%属于"过胖"。尽管近半数(49.7%)会员保持标准体脂水平，但仍有24.6%的会员处于"过瘦"状态，表明体重管理两极化现象明显
心率风险：高达95%的会员在训练时出现最大心率超过理论安全阈值的情况，反映出大多数会员可能存在运动强度过大的问题
运动强度风险：15%的会员在训练时心率储备使用率过高，虽然85%会员的运动强度处于合理范围，但仍需关注高强度训练人群的安全问题
风险预测模型取得良好效果：
使用随机森林模型对会员风险等级进行预测，总体准确率达到82%
模型在预测高风险群体时表现突出，有助于及时发现潜在健康隐患
性别是影响风险的重要因素，而训练类型对风险影响不显著
本研究的实践建议：
健身房应加强会员体重管理指导，针对"过瘦"和"过胖"两类人群制定专门的训练和营养方案
建议配置心率监测设备，实时追踪会员运动强度，预防过度训练
对高强度训练爱好者提供专业指导，确保训练效果的同时保障运动安全
根据会员性别特征，定制个性化的训练计划和风险防控措施
强化教练团队的健康风险识别能力，提升应急响应水平