A doença de Alzheimer, conhecida principalmente como DA, é uma doença neuro-degenerativa que destrói a função cognitiva do cérebro e também diminui a memória cerebral. Este trabalho oferece uma exploração exaustiva da utilização de modelos híbridos de ml clássicos para a previsão da DA. Através da combinação de vários algoritmos, estes modelos híbridos esforçam-se por aumentar a precisão e a robustez da previsão. A investigação também aborda o desafio do plágio, respeitando as directrizes éticas e garantindo a originalidade do trabalho. O trabalho inclui uma análise dos algoritmos clássicos de ml, o desenvolvimento de modelos híbridos, resultados experimentais e a discussão das conclusões. Além disso, são incluídas figuras e ilustrações relevantes para melhorar a compreensão e fornecer uma representação visual dos resultados da investigação. O algoritmo Ml oferece o potencial para melhorar a AD. O desempenho do modelo híbrido foi calculado utilizando o relatório de classificação e as métricas de exatidão. O desenvolvimento de um modelo preditivo de DA envolve etapas essenciais como o pré-processamento, a extração de características e a classificação.