Я пытаюсь выполнить выбор объекта, оценивая выходные данные коэффициента регрессии и выбирая объекты с наибольшим коэффициентом амплитуды. Проблема в том, что я не знаю, как получить соответствующие функции, так как возвращаются только коэффициенты из атрибута coef._. Документация гласит:

Оценочные коэффициенты для задачи линейной регрессии. Если во время подгонки пройдено несколько целей (y 2D), это двухмерный массив формы (n_targets, n_features), а если передана только одна цель, это одномерный массив длины n_features.

Я перехожу в свой regression.fit (A, B), где A - это двумерный массив со значением tfidf для каждой функции в документе. Пример формата:

         "feature1"   "feature2"
"Doc1"    .44          .22
"Doc2"    .11          .6
"Doc3"    .22          .2

B - мои целевые значения для данных, которые представляют собой просто числа 1-100, связанные с каждым документом:

"Doc1"    50
"Doc2"    11
"Doc3"    99

Используя regression.coef_, я получаю список коэффициентов, но не соответствующие им функции! Как я могу получить функции? Я предполагаю, что мне нужно изменить структуру моих целей B, но я не знаю как.