导入必要的库

确保你已经安装了 `shap` 库。如果没有，可以通过 `pip install shap` 安装。

计算 SHAP 值

在进行预测之后，你可以计算 SHAP 值并可视化特征的重要性。以下是更新后的代码：

“`python

import pandas as pd

import shap

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

import joblib

准备新输入数据

data = {

‘tesla_repo’: [‘100′, ’60’, ‘0’],

‘tesla_plugin’: [‘100′, ’20’, ‘0’],

‘stage_test’: [‘ 完成 ’, ‘ 未完成 ’, ‘ 未完成 ’],

‘ftf_sandbox’: [‘100’, ‘0’, ‘0’],

‘star_scream’: [‘0’, ‘0’, ‘all:76,p0:100,p1:67’],

‘meego_bug’: [‘0’, ‘0’, ‘0’],

‘ftf_system’: [‘0’, ‘0’, ‘0’],

‘test_plan’: [‘100′, ’30’, ‘0’],

‘unit_test’: [‘100′, ’30’, ’10’],

‘code_coverage’: [‘100′, ’30’, ‘0’],

}

df = pd.DataFrame(data)

处理中文数据

label_columns = [‘tesla_repo’, ‘tesla_plugin’, ‘stage_test’, ‘ftf_sandbox’, ‘star_scream’, ‘meego_bug’, ‘ftf_system’,

‘test_plan’, ‘unit_test’, ‘code_coverage’]

le = LabelEncoder()

for column in label_columns:

if column in df.columns:

df[column] = le.fit_transform(df[column])

X_new = df[[‘tesla_repo’, ‘tesla_plugin’, ‘stage_test’, ‘ftf_sandbox’, ‘star_scream’,

‘unit_test’, ‘meego_bug’, ‘code_coverage’, ‘ftf_system’, ‘test_plan’]].values # 标准化

加载模型

model = joblib.load(‘best_dt.pkl’)

进行预测

predictions = model.predict(X_new)

print(“Predicted class:”, predictions)

for i in range(len(predictions)):

# 根据预测值设置分类

if predictions[i] > 0.3:

predictions[i] = 2

elif predictions[i] > 0.05:

predictions[i] = 1

else:

predictions[i] = 0

输出结果

print(“Predicted class:”, predictions)

计算 SHAP 值

explainer = shap.Explainer(model, X_new)

shap_values = explainer(X_new)

可视化 SHAP 值

shap.summary_plot(shap_values, feature_names=[

‘tesla_repo’, ‘tesla_plugin’, ‘stage_test’, ‘ftf_sandbox’, ‘star_scream’,

‘unit_test’, ‘meego_bug’, ‘code_coverage’, ‘ftf_system’, ‘test_plan’

])

“`

运行代码

在运行这段代码后，你将得到一个 SHAP 值的可视化图表，显示每个特征对预测结果的影响程度。这将使你能够清楚地看到哪些指标对最终预测起到了关键作用。

通过使用 SHAP 值，你可以有效地分析和解释模型的预测结果，识别出哪些特征对预测结果的影响最大。这对于理解模型决策和进一步优化非常有帮助。