给出一组数据和目标变量，并生成一个回归模型，进行预测。
一家公司提供了1000个客户的个人财务数据，包括年龄、收入、家庭状况等信息，并给出了客户的信用评分作为目标变量。
可以使用机器学习算法，例如线性回归、决策树回归或随机森林回归等来构建一个回归模型，通过训练数据对目标变量进行预测。在建立模型之前，需要进行特征选择和数据清洗等预处理步骤，以确保建立的模型能够准确预测信用评分。最后，可以使用测试数据集来评估模型的性能，并对其进行改进和调整。