print(model.named_steps['ridge'].coef_) [ 0.83516143 0.28385355 0.35854718 0.21796645 -0.26309616 0.12243061 0.13247346 -0.02193 -0.07495825 -0.08255758 0.12895062]说明什么

`model.named_steps['ridge'].coef_`输出的是通过Ridge模型优化后得到的多元线性回归模型的各个特征的系数（包括截距项）。具体来说，数组中的每个元素表示对应特征的系数。

例如，第一个元素0.83516143表示截距项的系数，第二个元素0.28385355表示第一个特征（Age）的系数，依此类推。可以看到，某些特征的系数为正值，表明它们与目标变量呈正相关关系；而某些特征的系数为负值，表明它们与目标变量呈负相关关系。

需要注意的是，系数的大小不仅取决于特征与目标变量之间的关系，还受到其他特征的影响。因此，不能仅根据系数的大小来判断特征的重要性，还需要考虑其他因素，如特征之间的相关性等。