L'invecchiamento della popolazione sta avendo un forte impatto sulla nostra società, destinata a diventare meno produttiva, ma più bisognosa di cure e di interventi medici. Per questo ottimizzare i meccanismi di prevenzione del sistema sanitario sarà una sempre più crescente necessità. In questa tesi viene presentata un'analisi comparativa delle capacità predittive di diversi modelli, applicati per riconoscere individui fragili in un campione del Comune di Bologna di 95368 soggetti con più di 65 anni di età. Con fragilità della popolazione anziana si intende un indicatore dinamico che identifica uno stato instabile nella condizione di vita del soggetto, a rischio di perdere la sua autonomia o di subirne limitazioni, a causa di impedimenti fisici o cognitivi. Per lo sviluppo dei modelli predittivi sono state adottate due note tecniche di machine learning: la classificazione e la regressione. Il confronto non è quindi solamente tra i singoli modelli, ma anche tra i due processi con cui sono stati realizzati