Credit score 信用评分分类数据

#### 背景描述
您在一家全球金融公司担任数据科学家。 多年来，该公司收集了基本的银行详细信息，并收集了大量与信用相关的信息。 管理层希望建立一个智能系统，将人员分成信用评分等级，以减少人工工作。
#### 数据说明
- 1 Customer_ID 客户ID
- 2 Month 月
- 3 Name 姓名
- 4 Age 年龄
- 5 SSN 身份证代码
- 6 Occupation 职业
- 7 Annual Income 年收入
- 8 Monthly Inhand Salary 月工资
- 9 Num Bank Accounts 银行账户数量
- 10 Num Credit Card 信用卡数量
- 11 Interest Rate 利率
- 12 Num of Loan 贷款数量
- 13 Type of Loan 贷款类别
- 14 Delay from due date 延迟还款天数
- 15 Num of Delayed Payment 延迟还款次数
- 16 Changed Credit Limit 更改信用额度
- 17 Num Credit Inquiries 信用查询次数
- 18 Credit Mix 信用组合
- 19 Outstanding Debt 未偿还的债务
- 20 Credit Utilization Ratio 信用使用率
- 21 Credit History Age 信用记录年龄
- 22 Payment of Min Amount 支付最低金额
- 23 Total EMI per month 每月总EMI
- 24 Amount invested monthly 每月投资金额
- 25 Payment Behaviour 支付行为
- 26 Monthly Balance 月结余
- 27 Credit Score 信用评分分数

#### 数据来源
公开数据集
#### 问题描述
给出一个人的信用相关信息，构建一个可以对信用评分进行分类的机器学习模型。