基于机器学习的用户健康风险分类及预测分析
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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










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