feature_names = vectorizer.get_feature_names()
for i, class_label in enumerate(class_labels):
    top10 = np.argsort(clf.coef_[i])[-10:]
print('%s: %s' % (class_label, ' '.join(feature_names[j] for j in top10)))
Как получить наиболее информативные функции для классификаторов scikit-learn?