Regresión lineal de Scikit-Learn ¿cómo obtener las características respectivas del coeficiente?

Estoy tratando de realizar una selección de características mediante la evaluación de mis salidas de coeficientes de regresión, y selecciono las características con los coeficientes de mayor magnitud. El problema es que no sé cómo obtener las características respectivas, ya que solo se devuelven coeficientes del atributo coef._. La documentación dice:

Coeficientes estimados para el problema de regresión lineal. Si se pasan múltiples objetivos durante el ajuste (y 2D), esta es una matriz de forma 2D (n_targets, n_features), mientras que si solo se pasa un objetivo, esta es una matriz 1D de longitud n_features.

Estoy pasando a mi regression.fit (A, B), donde A es una matriz 2-D, con el valor tfidf para cada característica en un documento. Formato de ejemplo:

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

B son mis valores objetivo para los datos, que son solo números 1-100 asociados con cada documento:

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

Usando regression.coef_, obtengo una lista de coeficientes, ¡pero no sus características correspondientes! ¿Cómo puedo obtener las funciones? Supongo que necesito modificar la estructura de mis objetivos B, pero no sé cómo.

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