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pipe_ols.named_steps['est']の役割がわからない

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pipe_ols.named_steps['est']の役割がわかりません。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score

dataset = load_boston()

X = pd.DataFrame(dataset.data, columns=dataset.feature_names)
y = pd.DataFrame(dataset.target, columns=['y'])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=1)

pipe_ols = Pipeline([('scl',  StandardScaler()), ('est', LinearRegression())])
pipe_ridge = Pipeline([('scl', StandardScaler()), ('est', Ridge(alpha=1.0))])

pipe_ols.fit(X_train, y_train.as_matrix().ravel())
pipe_ridge.fit(X_train, y_train.as_matrix().ravel())

print(np.absolute(pipe_ols.named_steps['est'].coef_.sum()))
print((pipe_ridge.named_steps['est'].coef_).sum())


というコードがあった時に、

pipe_ols.named_steps['est'].coef_.sum()
pipe_ridge.named_steps['est'].coef_).sum()


の部分が何をしているのかがわかりません。
なぜ'est'を飛ばしているのか、またなぜ相関の総和を取っているのかもわかりません。
この行では何をしているのでしょうか?

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0

coef_はcoefficients(係数)の略です。
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html

線形回帰の重みの和の絶対値にどのような意味があるのかは定かではありませんが…

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