我已经训练了模型，在某些情况下无法解释答案。
我已经创建了玩具火车样本
makefile我使用CourtIDGAS Addr_upd
03MS0001 usa, new-york, times square, 1
03MS0001 usa, new-york, times square, 3
03MS0001 usa, new-york, times square, 5
03MS0001 usa, new-york, times square, 7
03MS0001 usa, new-york, times square, 9
03MS0001 usa, new-york, times square, 2
03MS0001 usa, new-york, times square, 4
03MS0001 usa, new-york, times square, 6
03MS0001 usa, new-york, times square, 8
03MS0001 usa, new-york, times square, 10
03MS0001 usa, new-york, times square, 12
03MS0002 usa, new-york, times square, 11
03MS0002 usa, new-york, times square, 13
03MS0002 usa, new-york, times square, 14
03MS0002 usa, new-york, times square, 16
将文本转换为矢量，并使用CountVectorizer预测地址的类别。
RidgeClassifier当尝试根据火车样本预测水深时，我会得到正确的答案
但是，当我尝试使用其他数据（例如vec = CountVectorizer(token_pattern='(?u)\\b[а-яё0-9\/\-]+\\b', min_df=1)
X = vec.fit_transform(df.Addr_upd)
Y = df["CourtIDGAS"]
clf = RidgeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X, y)
）进行预测时，我得到了类usa, new-york, times square, 18。
我无法解释这一点，因为词汇表中的最大数字为16，但是在我看来，这个示例更接近03MS0001。
如何解释该分类器的答案？ 像这样处理这些数据的正确方法是什么？