一个团队正在构建一个机器学习模型来预测心脏病的风险。数据集包括输入特征（年龄、胆固醇、血压、吸烟、运动）和一个指示每个患者是否患有心脏病的标签。哪种机器学习方法是合适的？

监督学习是合适的，因为数据集包含明确的输入特征（年龄、胆固醇、血压、吸烟、运动）和对应的输出标签（患者是否患有心脏病）。监督学习模型通过学习输入特征与已知输出标签之间的映射关系来进行预测。无监督学习用于没有标签的数据，强化学习涉及通过与环境互动来学习策略，而半监督学习则结合了有标签和无标签数据，这些都不符合本场景中所有数据都已标记的情况。