回帰での「Coefficient magnitude」の意味

Question

ボストン住宅価格データで回帰予測をしています。参考書で下記のコードから
下図が得られました。Coefficient indexは、説明変数（特徴量）の数１００を
意味すると思えますが、縦軸のCoefficient magnitudeの意味がわかりません。
説明できる方は、いますでしょうか。ちなみに、リッジ回帰を理解する為に、
この参考書を使っています。

#線形回帰
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X, y = mglearn.datasets.load_extended_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
print(f"training dataに対しての精度: {lr.score(X_train, y_train):.2}")
print(f"test dataに対しての精度: {lr.score(X_test, y_test):.2}")
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(lr.coef_)
plt.xlabel("Coefficient index")
plt.ylabel("Coefficient magnitude")

Answer 1

質問の図は、X軸がCoefficient indexで、ボストン住宅価格データの特徴量インデックスであり、
y軸がCoefficient magnitude（係数の大きさ）で、ボストン住宅価格データの特徴量の傾きでした。
（引用元：pythonを使用した機械学習の概要（出版：オライリー））