Abstract :İnsan ölümlerine yüksek oranda sebep olan kalp hastalığı aslında çeşitli kalp rahatsızlıklarının genel tanımıdır. Kalp hastalığını erken teşhis durumunda, önlem alınıp birçok insanın hayatı kurtarılabilmektedir. Gelişen teknoloji ‘de yapay zeka, veri madenciliği, makine öğrenmesi gibi alanlar ile bu erken teşhis çok daha kolay ve önemli bir hale gelmiştir. Pek çok araştırmacı bu konuda araştırmalar yapmış ve güzel sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada, Python programlama dili kullanılarak kalp rahatsızlığına ait veri seti sınıflandırılmış olup, k-en yakın komşuluk (KNN), Destek Vektör Makineleri (DVM), Naive Bayes (NB), Karar Ağaçları (KA), Rastgele Orman (RO) ve Lojistik Regresyon (LR) yöntemlerinin tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Kullanılmış olan sınıflandırma yöntemleri ile başarılı performans değerleri elde edilmiş olup, en yüksek başarı oranını KNN sınıflandırma modeli ile elde edilmiştir. Keywords : Veri Madenciliği, Kalp Hastalığı, Yapay Zeka, Sınıflandırma
