本文基于Kaggle客户信息数据集，利用LightGBM算法构建分类器，预测客户信用违约的可能性。通过特征工程提升模型效果，准确率达到0.734，AUC为0.772。研究为商业银行信用授予提供参考，展示了集成模型在信贷违约预测中的有效性。