根据给定的数据创建一个分类模型，用于预测患者是否有心脏疾病。
数据集：心脏病发作数据集
预测变量：心脏疾病（有/无）
自变量：年龄、性别、血压、胆固醇、血糖、运动性能、家族病史等。
可以使用Supervised Learning技术，比如Logistic Regression、Decision Tree、Random Forest、 SVM等算法来建立分类模型，通过预测变量（心脏疾病）和自变量（例如年龄、性别、血压、胆固醇、血糖、运动性能、家族病史等）相关性的分析，建立算法模型，以提高预测效果。