摘要 - 心脏是负责调节和维持血液循环水平的最关键器官。在全球范围内，心脏病病例很普遍，构成了死亡率的重要原因。胸部不适和不规则心跳等表现是显着的症状。医疗保健部门已经积累了该领域的大量知识。分析研究，本文深入研究了利用ML算法来预测心脏病的概念。在这项研究中，将采用各种各样的机器学习技术，包括决策树，支持向量分类器，随机森林，K-NN，逻辑回归和天真的贝叶斯。这些算法利用特定特征有效地预测心脏病。利用机器学习算法来分析和预测广泛的医疗保健数据的结果显示出巨大的希望。机器学习模型的最新进展已包含了许多功能，在这项研究中，建议将这些特征集成在机器学习算法中以预测心血管疾病。这项研究的主要目的是确定上述机器学习算法的性能，以预测心血管元素。