Catboost python特性重要性缺少1个必需的位置参数：'；价值'；

我试图计算python文件中的特性重要性。我通过Spark Submit运行这个python文件。因为我们的数据节点上没有安装catboost库，所以我用python手动加载它们

然后我加载模型文件并尝试计算特征重要性。在这里，我得到以下错误

abc = model.get_feature_importance(type=catBoost.EFstrType().FeatureImportance(), prettified=True, thread_count=-1, verbose=False)
TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'value'

请参阅下面我正在运行的代码

def getCatBoostLibraries():
    files = os.listdir(os.getcwd())
    with zipfile.ZipFile(os.path.abspath("catboost zip file path"), 'r') as zip_ref:
        zip_ref.extractall(os.getcwd())
    catboostFldrPath = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "catboost"))
    sys.path.append(catboostFldrPath)
    configFile = os.path.abspath(os.path.join(catboostFldrPath, "__init__.py"))
    spec = importlib.util.spec_from_file_location("catboost", configFile)
    catBoost = importlib.util.module_from_spec(spec)
    spec.loader.exec_module(catBoost)
    return catBoost

def getFeatureImportance(modelPath):
    catBoost = getCatBoostLibraries()
    model = catBoost.CatBoostRegressor()
    model.load_model(modelPath)
    abc = model.get_feature_importance(type=catBoost.EFstrType().FeatureImportance(), prettified=True, thread_count=-1, verbose=False)
    importance_score_df = pd.DataFrame(abc, columns=['features', 'featr_imp'])
    return importance_score_df

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在我拆下下面一行中的大括号后，它起作用了

abc = model.get_feature_importance(type=catBoost.EFstrType.FeatureImportance, prettified=True, thread_count=-1, verbose=False)