La enfermedad de Alzheimer es un trastorno neurodegenerativo que destruye la función cognitiva del cerebro y disminuye su memoria. Este trabajo explora en profundidad la utilización de modelos híbridos clásicos para la predicción de la EA. Mediante la combinación de varios algoritmos, estos modelos híbridos se esfuerzan por mejorar la precisión y robustez de la predicción. La investigación también aborda el reto del plagio, adhiriéndose a las directrices éticas y garantizando la originalidad del trabajo. El trabajo abarca un análisis de los algoritmos ml clásicos, el desarrollo de modelos híbridos, los resultados experimentales y la discusión de las conclusiones. Además, se incluyen figuras e ilustraciones relevantes para mejorar la comprensión y proporcionar una representación visual de los resultados de la investigación. Ml ofrece la posibilidad de mejorar la AD. El rendimiento del modelo híbrido se calculó utilizando el informe de clasificación y las métricas de precisión. El desarrollo de un modelo predictivo de EA implica pasos esenciales como el preprocesamiento, la extracción de características y la clasificación.
