Trong thực tiễn y tế hiện nay, việc xác định mức độ béo phì là một vấn đề quan trọng nhằm đưa ra các biện pháp điều trị hiệu quả. Đề tài này mục tiêu là tìm hiểu và so sánh mô hình Cây quyết định (Decision Tree) và K-Nearest Neighbors (KNN) để phân loại mức độ béo phì từ dữ liệu về thông tin cá nhân của bệnh nhân. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc tổng hợp, phân tích lý thuyết, thực hiện triển khai ứng dụng với các bộ dữ liệu thực tế. Kết quả dự kiến sẽ đóng góp vào việc cải thiện hiệu suất chẩn đoán và điều trị bằng cách tăng độ chính xác trong phân loại mức độ béo phì.