基于个人体质的膳食推荐指数数据|个性化膳食推荐数据集|营养学研究数据集

通过综合分析个人的基础数据，以及对用户体质的诊断分析，利用专有算法计算出个性化的膳食推荐指数，为用户提供科学的饮食建议。
根据该指数了用户的饮食需求，从而为用户制定出适合的健康饮食计划。

本数据适用于：
养老机构：根据每位老人的身体状况和健康需求，提供定制化的饮食建议。
研究机构：大学、研究所等科研机构可以利用这些数据知识产权进行营养学研究或临床试验。通过本公司中医诊断产品，完成对用户体质的诊断；将数据预处理后，输入到随机森林模型中，得出膳食推荐指数。
随机森林模型是通过构建多棵决策树并综合其预测结果。每棵决策树会根据身体指标特征重要性和分裂规则，对数据进行逐步的节点分裂，直至达到叶节点。
1.节点分裂：在每个内部节点，决策树根据某个身体指标特征向量及其阈值对数据进行分裂，选择信息增益最大的身体指标特征点和阈值。计算公式为：
Information Gain = H(S) - Σ (v ∈ Values(A)) |S_v| / |S| * H(S_v)
其中，是样本集 S 的熵，A 是特征，是特征 A 取值为时的样本子集。
2.综合多棵决策树的预测结果，最终的膳食推荐指数公式为：
(1/T) * ∑(从 t=1 到 T) y_t^(X)
其中，T是决策树的数量，y是第t棵决策树的预测值。X是输入的身体指标特征向量（身高、体重、年龄、口味偏好、过敏原、中医体质）。

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数据集介绍

特点

该数据集是基于个人体质特征（如身高、体重、年龄等）和中医体质诊断，通过随机森林模型计算个性化膳食推荐指数的企业数据。每日更新，规模为1001条，适用于养老机构和研究机构，旨在提供科学的个性化饮食建议。