Как получить наиболее информативные функции для классификаторов scikit-learn?

Классификаторы в пакетах машинного обучения, таких как liblinear и nltk предложить метод show_most_informative_features(), который действительно полезен для отладки функций:

viagra = None          ok : spam     =      4.5 : 1.0
hello = True           ok : spam     =      4.5 : 1.0
hello = None           spam : ok     =      3.3 : 1.0
viagra = True          spam : ok     =      3.3 : 1.0
casino = True          spam : ok     =      2.0 : 1.0
casino = None          ok : spam     =      1.5 : 1.0

Мой вопрос заключается в том, реализовано ли что-то подобное для классификаторов в scikit-learn. Я искал документацию, но не смог найти ничего подобного.

Если такой функции еще нет, кто-нибудь знает обходной путь, как добраться до этих значений?

Большое спасибо!