Explicar las admisiones a la universidad

A continuación se muestra una visualización SHAP de la importancia de los atributos de los datos utilizados en un modelo de regresión para estimar la probabilidad de admisión en la universidad, a partir de las diferentes calificaciones obtenidas en pruebas académicas típicas en EE.UU. (CGPA; Cumulative Grade Point Average, GRE; Graduate Record Examination, etc.) como atributos de predicción.

• El gráfico muestra la importancia relativa de los atributos predictivos (calificaciones en pruebas académicas) en el proceso de inferencia aplicado por el modelo para estimar la calidad de una observación dada (decisión respecto a la admisión de un estudiante).
• La gama de valores de los atributos está representada con colores que van del azul (mínimo) al rosa (máximo). La posición de la barra de colores de cada atributo respecto al eje horizontal muestra el efecto que tienen los valores de los atributos en la salida del modelo: los valores de algunos atributos conducen a salidas más altas cuando son más altos, mientras que los valores de otros atributos conducen a salidas más bajas cuando son más altos.

Observa detenidamente el gráfico SHAP anterior y selecciona cuál de las siguientes afirmaciones sobre la explicabilidad del modelo y la importancia de los atributos es cierta: