您可以在火车数据中使用python中的RandomForestRegressor来拟合模型。然后，您可以使用feature_importance_函数来查找每个功能的重要性。如果您对模型的解释力感兴趣，那么您还可以使用包treeinterpreter中的函数treeinterpreter。以下是两个链接（link1，link2），可以更深入地了解treeinterpreter。
根据我对你的问题的理解，你想知道哪些特征对学生的最终GPA有更大的影响，这是正确的吗？如果是这种情况，一些机器学习算法具有此内置函数，该函数为您提供模型中使用的每个特征（系数）的特征重要性。例如，如果您使用Logistic回归，它有一个名为coef_的函数，这将导致所用特征的所有系数。可以找到有关coef_的更多信息here。另一种具有此内置函数的算法是随机森林。该算法包含一个名为feature_importance_的函数，它生成一个大小为n_features的数组。一般来说，特征重要性（越高，特征越重要）。有关feature_importance_功能的更多信息，请参见here。