我们知道在梯度增强或装袋模型中，我们有model.feature_importances_来绘制特征的重要性。
无论如何，我是否可以计算和绘制SVM或线性回归或任何其他线性模型之类的线性模型的特征重要性？
例如：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model=LinearRegression()
model.fit(X_train,y_train)
preds=model.predict(X_test)
现在从这里如何获得功能的重要性，并使用自定义功能或其他功能将其绘制出来？