可以结合上述代码，将模型可视化吗

可以，可以使用 Matplotlib 库来绘制模型的拟合线。具体操作是，在训练模型时，可以将训练数据和模型预测结果的拟合线一起绘制出来，以便于观察模型的拟合效果。以下是绘制拟合线的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def train(x_train, x_test, y_train, y_test):
    estimator = linear_model.Ridge()
    estimator.fit(x_train, y_train)
    print('梯度下降的权重系数是：', estimator.coef_)
    print('梯度下降的偏置是：', estimator.intercept_)
    joblib.dump(estimator, model_save_path)
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict)
    print('梯度下降的误差率为：', err)

    # 绘制拟合线
    plt.scatter(x_train, y_train, color='blue')
    plt.scatter(x_test, y_test, color='green')
    plt.plot(x_test, y_predict, color='red', linewidth=2)
    plt.show()

在上述代码中，我们使用 scatter 方法绘制了训练集和测试集的散点图，使用 plot 方法绘制了模型的拟合线。最后使用 show 方法展示图像。