El problema consiste en clasificar buenos y malos clientes con base en algunas caracteristicas sociodemograficas y crediticias. Es un problema estandar de clasifcacion que comparte muchas caracteristicas con problemas relacionados con fraude.
La idea es utilizar la base de datos de entrenamiento o prueba para entrenar un modelo y despues clasificar los datos que estan en la base denominada testBlind.
El resultado debe ser la probabilidad de ser mal cliente (1) y solo esta columna debe ser enviada al Kaggel para que ellos calculen que tan buena es la capacidad discriminatoria del modelo entrenado.