该项目通过对UCI信用卡客户数据集的分类变量进行分析和特征工程，采用Lojistik回归和随机森林模型进行分类和预测。对于信用卡公司来说，客户默认对其信用评级和违约风险评估具有重要意义。该项目的设计和开发细节，以及机器学习模型的性能评估结果。