La enfermedad tiroidea se caracteriza por el desarrollo anormal de tejido glandular en la periferia de la glándula tiroides. La enfermedad tiroidea ocurre cuando esta glándula produce un nivel anormalmente alto o bajo de hormonas, siendo la hipertiroidismo (glándula tiroides activa) e hipotiroidismo (glándula tiroides inactiva) los dos tipos más comunes. El propósito de este trabajo fue crear un conjunto homogéneo eficiente de conjuntos junto con numerosas metodologías de selección de características para la detección mejorada de trastornos tiroideos. El conjunto de datos utilizado se basa en información tiroidea en tiempo real obtenida del Hospital de Enseñanza del Distrito Head Quarter (DHQ) en Dera Ghazi (DG) Khan, Pakistán. Tras los pasos de preprocesamiento necesarios, se utilizaron tres tipos de estrategias de selección de atributos; Select From Model (SFM), Select K-Best (SKB) y Recursive Feature Elimination (RFE). Se utilizaron los clasificadores de Árbol de Decisión (DT), Gradient Boosting (GB), Regresión Logística (LR) y Bosque Aleatorio (RF) como estimadores de características prometedores. El ensamblaje homogéneo activó los clasificadores basados en bagging y boosting, que luego fueron clasificados por el ensamblaje de Votación utilizando tanto el voto suave como el voto duro. Se han adoptado la precisión, la sensibilidad, el error cuadrático medio, la pérdida de Hamming y otras métricas de evaluación del rendimiento. Los resultados experimentales indican la aplicabilidad óptima de la estrategia propuesta para la identificación mejorada de enfermedades tiroideas. Todos los enfoques empleados lograron una precisión del 100% con un pequeño conjunto de características. En términos de precisión y costo computacional, los hallazgos presentados superaron a modelos de referencia similares en su dominio.