摘要：由于世界各地的高死亡率，心脏病已经成为许多人的严重健康问题。常规的临床数据分析在心脏病的早期诊断方面有很大的困难。心脏病的鉴定可能会受益于机器学习的使用。为了改善机器学习模型，以前已经进行了几项研究。建议的研究使用分类的最大投票集合技术有效地识别心脏病。建议的分类器是一种更可靠和准确的方法。以识别和消除异常值，进行四分位数范围外离群值的去除和在预处理过程中的最低最大标准化。准确性，精度，召回和F1得分是针对各种模型进行计算和评估的。对于从Kaggle收集的心脏病数据集，建议的最大投票集合分类器的精度为99.22％。关键字：心脏病，最大投票，合奏，离群拆除，XGBoost，决策树，KNN，SVM，梯度增强