diff --git a/Health/Risk prediction of heart disease/notebook1.ipynb b/Health/Risk prediction of heart disease/notebook1.ipynb
index d4656704f15a1a1d13860c6997994788a93679d0..8afd1260d0d52557b6cb91d87e792c41f7e46fc3 100644
--- a/Health/Risk prediction of heart disease/notebook1.ipynb	
+++ b/Health/Risk prediction of heart disease/notebook1.ipynb	
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     "Das Unternehmen, das in der Medizinbranche tätig ist, hat das Ziel, das Risiko für die Entwicklung einer koronaren Herzkrankheit (KHK) basierend auf verschiedenen demografischen, verhaltensbezogenen und medizinischen Faktoren zu bestimmen. Mit dieser Risikovorhersage können frühzeitige Maßnahmen ergriffen werden, um die Krankheit im besten Fall zu verhindern und die Gesundheit der Patienten langfristig zu verbessern.\n"
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+    "## 2.Data Understanding"
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     "Das Unternehmen in der Medizinbranche strebt danach, das Risiko für die Entwicklung einer koronaren Herzkrankheit (KHK) basierend auf verschiedenen demografischen, verhaltensbezogenen und medizinischen Faktoren zu bestimmen. Diese Risikovorhersage ermöglicht es, frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um die Krankheit im besten Fall zu verhindern und langfristig die Gesundheit der Patienten zu verbessern.\n",
     "\n"
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     "## 3.Datenvorbereitung"
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+    "Dieser Prozess umfasst das Identifizieren und Behandeln fehlender Werte, die Bereinigung und Transformation der Daten sowie die Sicherstellung der Datenkonsistenz."
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     "## 4.Modeling"
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+    "In diesem Abschnitt wird die Feature-Liste estimators definiert, die die relevanten Merkmale für die Modellierung mittels logistischer Regression enthält. Diese Merkmale werden aus dem DataFrame train ausgewählt und der Variablen X_all zugewiesen, während die Zielvariablen y aus dem gleichen DataFrame extrahiert werden. Dabei wurden die Merkmale currentSmoker und sysBP (siehe oben) aus der endgültigen Merkmalsliste entfernt, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern."
+   ]
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+    "## 5.Evaluation "
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     "Das Unternehmen in der Medizinbranche strebt danach, das Risiko für die Entwicklung einer koronaren Herzkrankheit (KHK) mithilfe verschiedener demografischer, verhaltensbezogener und medizinischer Faktoren zu bestimmen. Durch diese Risikovorhersage sollen rechtzeitig Maßnahmen ergriffen werden, um die Krankheit idealerweise zu verhindern und die langfristige Gesundheit der Patienten zu verbessern."
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-    "## 6.Deployment \n",
+    "## 6.Deployment "
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+    "paragraph": "Deployment",
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     "\n",
     "Das Unternehmen in der Medizinbranche strebt danach, das Risiko für die Entwicklung einer koronaren Herzkrankheit (KHK) basierend auf verschiedenen demografischen, verhaltensbezogenen und medizinischen Faktoren zu bestimmen. Mit dieser Risikovorhersage können frühzeitige Maßnahmen ergriffen werden, um die Krankheit im besten Fall zu verhindern und die langfristige Gesundheit der Patienten zu verbessern. Die Implementierung dieser Analyse könnte potenziell zur Verbesserung der öffentlichen Gesundheit beitragen, indem sie präventive Strategien fördert und die Behandlung von Risikopersonen priorisiert."
    ]