如何修复Statsmodel警告：“超过最大迭代次数”
如何修复Statsmodel警告：“超过最大迭代次数”
提问于 2015-10-04 02:58:21
我正在使用Anaconda，并且我正在尝试逻辑回归。加载训练数据集后进行回归。然后，我收到了以下警告消息。
train_cols = data.columns[1:]
logit = sm.Logit(data['harmful'], data[train_cols])
result = logit.fit()
Warning: Maximum number of iterations has been exceeded.
Current function value: 0.000004
Iterations: 35
C:\Users\dell\Anaconda\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py:466: ConvergenceWarning: Maximum Likelihood optimization failed to converge. Check mle_retvals"Check mle_retvals", ConvergenceWarning)为什么我会收到这个警告，我该如何解决这个问题？谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2015-10-04 03:29:36
有两种可能性
1)困难的优化问题:通常Logit收敛速度很快，默认迭代次数很少。在大多数情况下，在对fit的调用中添加一个更大的maxiter关键字或将以前的结果改写为start_params会有所帮助。
2)由于这是Logit，所以有可能存在完全分离或准完全分离。在这种情况下，一些参数可能会偏离无穷大，并且优化会在某个收敛或停止准则处停止。Logit检测完全分离的简单情况并引发异常，但可能存在未检测到的部分分离。使用完美分离，您可以在某些或所有情况下获得完美的可预测性，这对预测很有用，但会在估计和识别参数时带来问题。更多信息在这里，例如，https://stats.stackexchange.com/questions/11109/how-to-deal-with-perfect-separation-in-logistic-regression，还有一些关于统计模型的常见问题，github问题，角落情况的问题，以及类似这样的问题。
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-27 15:34:02
检查所有变量的级别。他们中的一个可能会拥有几乎99%的一个类别。因此很难收敛。我通过从我的数据集中删除该变量解决了这个问题。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/32926299
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