library(DataExplorer)
obesity <- read.csv("obesity_data.csv")
El conjunto de datos proporciona información completa sobre las características demográficas, los atributos físicos y los hábitos de vida de las personas, con el objetivo de facilitar el análisis y la predicción de la prevalencia de la obesidad. Incluye variables clave como la edad, el sexo, la altura, el peso, el índice de masa corporal (IMC), el nivel de actividad física y la categoría de obesidad, lo que ofrece información valiosa sobre los factores que influyen en los resultados de la obesidad.
#cleaning up NA values
introduce(obesity)
## rows columns discrete_columns continuous_columns all_missing_columns
## 1 1000 7 2 5 0
## total_missing_values complete_rows total_observations memory_usage
## 1 0 1000 7000 50704
Al ver la correlación del BMI y el peso, son altamente correlacionada y esto tiene sentido porque entre más aumenta el peso, más aumenta el índice de masa corporal.
Otra conclusión sería que la categoría de obesidad de bajo peso está inversamente correlación con el índice de masa corporal o BMI.