入学選考分析のための特徴量重要度プロット

大学のデータサイエンスチームの一員として、どの要因が本当に入学判定を左右し、どの要因の重要度が低いのかを評価します。入試委員会は CGPA が重要であることを理解していますが、それを確認するとともに、結果に影響しうる他の重要因子も明らかにしたいと考えています。RandomForestRegressor の model を使い、特徴量重要度を可視化して、志願者プロファイルのどの側面が最も重要で、意思決定への影響が小さいのはどれかを明確に示しましょう。

shap ライブラリと学習データ（X_train、y_train）はあらかじめ読み込まれています。