训练logisttic回归时报错：numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix

在使用statsmodel中的logistic回归，调用fit时报错：numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix

检查日志发现：在报错附近有这样一行：statsmodel.logit Maximum number of iterations has been exceeded.

模型超过了最大迭代次数。查找得到的解决方案有：

第一种解决办法：

 

 

 默认的优化方法是newton,源码种给出了method的几种参数的表示，几种优化方法的区别这篇文章讲的很详细：https://www.cnblogs.com/yymn/p/4512868.html

 按照该方案解决后是没有再报错，但是得到的模型conf明显不对。

第二种解决思路：

　　优化难题：通常Logit收敛速度很快，默认迭代次数设置得很低。在对fit的调用中添加一个更大的maxiter关键字，或者用前面的结果重新调整为start_params在大多数情况下都有帮助。

定位到出现问题的自变量和因变量的地方，发现大部分的迭代都在10-15次之后达到收敛，但是这组迭代达到了35次，

 

 于是添加参数maxiter=25，得到了解决。