给定一个人的信用相关信息，建立一个可以对信用评分进行分类的机器学习模型。 age ：代表人的年龄 Annual Income：表示此人的年收入 Monthly_Inhand_ Salary ：表示一个人每月的基本工资 Num Bank Accounts ：表示一个人持有的银行账广数量 Num Credit Card ：代表一个人持有的其他信用卡的数量 Interest Rate ：代表信用卡利率 Num_ of Loan ：表示从银行贷款的数量 Delay_ from due_ date ：表示从付款日起平均延迟的天数 Num_ of Delayed Payment ： 表示一个人延迟付款的平均次数 目录 Changed_ Credit Limit ： 表示信用卡额度变化百分比 Num_ Credit Inquiries ： 代表信用卡查询次数 Credit Mix ：代表信用组合的分类 Qutstanding_Debt ：表示剩余的待偿还债务（美元） Credit Utilization Ratio ：表示信用卡的利用率 Credit History _Age ：表示此人信用记录的年龄 Payment of Min_ Amount ：表示此人是否只支付了最低金额 Total EM!per_ month ：表示每月的 EMI 付款（以美元为单位） Amount invested_monthly ：表示客户每月投资的金额（ 美元） Monthly_ Balance ：表示客户每月的余额金额（美元） Credit Score ： 表示信用评分的档次( Poor、Standard、Good )

针对给定的信用相关信息，可以采用以下步骤建立一个可以对信用评分进行分类的机器学习模型：

1. 数据预处理：对数据进行清洗、去除异常值、补充缺失值等处理。

2. 特征工程：对数据进行特征提取、特征选择、特征变换等操作，以获得更有效的特征。

3. 模型选择：选择适合该问题的分类模型，如决策树、支持向量机、逻辑回归等模型。

4. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，调整模型参数以获得更好的性能。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。

6. 模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化，如调整模型参数、增加数据量等。

7. 模型应用：使用优化后的模型对新数据进行预测，对信用评分进行分类。

需要注意的是，在建立模型过程中，需要注意数据的质量和特征的选择，以获得更准确的分类结果。同时，还需要考虑模型的可解释性和可靠性，以便对模型的预测结果进行解释和验证。