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Il Machine Learning è utilizzato in molti settori in tutto il mondo. Il settore sanitario non è escluso. Il Machine Learning può svolgere un ruolo essenziale nel prevedere la presenza/assenza di disturbi locomotori, malattie cardiache e altro ancora. Tali informazioni, se previste con largo anticipo, possono fornire importanti intuizioni ai medici, che possono così adattare le loro diagnosi e trattare in base al paziente. Lavoriamo sulla previsione di possibili malattie cardiache nelle persone utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. In questo progetto eseguiamo l'analisi comparativa di classificatori come decision tree, NaïveBayes, Logistic Regression, SVM e Random Forest e proponiamo un classificatore ensemble che esegue una classificazione ibrida prendendo classificatori forti e deboli poiché può avere un numero multiplo di campioni per l'addestramento e la convalida dei dati, quindi eseguiamo l'analisi dei classificatori esistenti e di quelli proposti come Ada-boost e XG-boost che possono fornire una migliore accuratezza e analisi predittiva.