膳食计划和锻炼计划（性别、目标、BMI）

关于数据集

一个干净的结构化数据集（80,000 行，5 列），将基本用户输入（性别、目标和 BMI 类别）映射到推荐的运动时间表和膳食计划。非常适合健康和健身应用中的推荐系统、多输出分类和基于规则的基线。

该数据集根据简单的用户属性提供精准的健身建议。根据性别、目标（燃脂或增肌）和 BMI 类别，它会输出建议的锻炼计划和膳食方案。它专为多输出预测、推荐原型和教育性机器学习项目而设计。

行数：80,000

列数：5

适用于：多输出分类、推荐系统、基于规则的基线和健康应用程序演示。

🧱 列字典

性别（分类）：男，女

目标（分类）：脂肪燃烧，肌肉增长

BMI 类别（分类）：体重过轻、体重正常、体重过重、肥胖

锻炼计划（文本）：例如，

“轻量举重、瑜伽、步行2000步”

“中等强度有氧运动、力量训练和 5000 步步行”

“高强度间歇训练 (HIIT)、有氧运动和 8000 步步行”

“低冲击有氧运动、游泳和步行 10,000 步”

膳食计划（文本）：例如，

“均衡饮食，适量蛋白质和碳水化合物：鸡胸肉、糙米、菠菜、鸡蛋、苹果”

“低碳水化合物、高纤维饮食：牛油果、烤鱼、西兰花、杏仁、绿叶蔬菜”

“高热量、高蛋白质饮食：全脂牛奶、花生酱、鸡蛋、鲑鱼、红薯”

“低热量、营养丰富的饮食，并控制份量：……”

🔧 建议任务

训练多输出模型来预测锻炼计划和膳食计划。

使用三个输入特征构建一个简单的推荐器（基于规则/最近邻）。

微调文本模型以重新表述或个性化时间表/膳食输出。

用作 Flask/Streamlit 健身应用程序的演示数据集。