我正在使用SKlearn GBM预测进行一次练习，并且为了在拟合训练数据后理解特征重要性，我可以在python中轻松地做到这一点，因为'fit'方法具有这些功能
但是我也想知道功能对测试数据集的重要性，但是'predict'方法没有这样的东西
from sklearn import ensemble
gbm = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params)##
gbm.fit(X_train, y_train))
# feature importance
feat_imp = pd.DataFrame(gbm.feature_importances_)
有没有解决方案，可以帮助我了解测试的重要功能或使用sklearn gbm或其他方式预测数据集
感谢所有帮助！