Over the past few years, several studies have been published to propose algorithms for the automated diagnosis of Parkinson’s Disease using simple exams such as drawing and voice exams. However, at the same time as all classifiers appear to have been outperformed by another classifier in at least one study, there appear to lack a study on how well different classifiers work with a certain feature selection algorithm and sampling method. More importantly, there appear to lack a study that compares the proposed feature selection algorithm and/or sampling method with a baseline that does not involve any feature selection or oversampling. This leaves us with the question of which combination of feature selection algorithm, sampling method and classifier is the best as well as what impact feature selection and oversampling may have on the performance. Given the importance of providing a quick and accurate diagnosis of Parkinson’s disease, a comparison is made between different systems of classifier, feature selection and sampling method with a focus on the predictive performance. A system was chosen as the best system for the diagnosis of Parkinson’s disease based on its comparative predictive performance on two sets of data - one from drawing exams and one from voice exams. / Som en av världens mest vanligaste sjukdom med en tendens att leda till funktionshinder har Parkinsons sjukdom länge varit i centrum av forskning. För att se till att så många som möjligt får en behandling innan det blir för sent har flera studier publicerats för att föreslå algoritmer för automatisk diagnos av Parkinsons sjukdom. Samtidigt som alla klassificerare verkar ha överträffats av en annan klassificerare i minst en studie, verkar det saknas en studie om hur väl olika klassificerare fungerar med en viss kombination av urvalsalgoritm (feature selection algorithm på engelska) och provtagningsmetod. Därutöver verkar det saknas en studie där resultatet från den föreslagna urvalsalgoritmen och/eller samplingsmetoden jämförs med resultatet av att applicera klassificeraren direkt på datan utan någon urvalsalgoritm eller resampling. Detta lämnar oss en fråga om vilket system av klassificerare, urvalsalgoritm och samplingsmetod man bör välja och ifall det är värt att använda en urvalsalgoritm och överprovtagningsmetod. Med tanke på vikten av att snabbt och noggrant upptäcka Parkinsons sjukdom har en jämförelse gjorts för att hitta den bästa kombinationen av klassificerare, urvalsalgoritm och provtagningsalgoritm för den automatiska diagnosen av Parkinsons sjukdom.