Maschinelles Lernen wird in vielen Bereichen rund um die Welt eingesetzt. Die Gesundheitsbranche ist davon nicht ausgenommen. Maschinelles Lernen kann eine wesentliche Rolle bei der Vorhersage von Erkrankungen des Bewegungsapparats, Herzkrankheiten und mehr spielen. Solche Informationen können, wenn sie rechtzeitig vorhergesagt werden, den Ärzten wichtige Anhaltspunkte liefern, damit sie ihre Diagnose und ihr Vorgehen auf den jeweiligen Patienten abstimmen können. Wir arbeiten an der Vorhersage möglicher Herzkrankheiten bei Menschen mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens. In diesem Projekt führen wir die vergleichende Analyse von Klassifizierern wie Entscheidungsbaum, NaïveBayes, Logistische Regression, SVM und Random Forest durch und schlagen einen Ensemble-Klassifizierer vor, der eine hybride Klassifizierung durchführt, indem er starke und schwache Klassifizierer verwendet, da er mehrere Proben für das Training und die Validierung der Daten haben kann, so dass wir die Analyse der bestehenden Klassifizierer und der vorgeschlagenen Klassifizierer wie Ada-Boost und XG-Boost durchführen, die eine bessere Genauigkeit und Vorhersageanalyse liefern können.