warnings.warn( init_gelsd failed init Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末老师帮.py", line 44, in <module> prob_fit = sm.GLM(y, x, family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.probit())).fit() File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1107, in fit return self._fit_irls(start_params=start_params, maxiter=maxiter, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1245, in _fit_irls wls_mod = reg_tools._MinimalWLS(wlsendog, wlsexog, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\regression\_tools.py", line 58, in __init__ self.wexog = np.asarray(w_half)[:, None] * exog numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 763. MiB for an array with shape (10000000, 10) and data type float64
时间: 2023-08-29 21:04:44 浏览: 426
这个错误提示意味着在尝试拟合模型时,出现了内存不足的问题。根据错误提示,您的数据集很大,可能需要更多的内存来处理。
有以下几种方法可以尝试解决这个问题:
1. 减少数据集的大小:如果可能的话,可以尝试减少数据集的大小,以减少内存占用。
2. 增加内存容量:如果您的计算机内存容量不足,可以考虑使用更大的内存或者云计算资源来处理数据集。
3. 使用其他方法:如果以上两种方法都不可行,可以尝试使用其他库或方法来拟合模型,例如使用随机梯度下降等方法。
希望这些建议能帮助您解决问题。
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warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末老师帮.py", line 58, in <module> probit_fit = probit_model.fit() File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1107, in fit return self._fit_irls(start_params=start_params, maxiter=maxiter, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1245, in _fit_irls wls_mod = reg_tools._MinimalWLS(wlsendog, wlsexog, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\regression\_tools.py", line 58, in __init__ self.wexog = np.asarray(w_half)[:, None] * exog numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 839. MiB for an array with shape (10000000, 11) and data type float64
这个错误提示是在运行模型拟合时,内存不足导致的。根据错误提示,尝试分析内存使用情况以找到解决方案。
第一种可能的解决方案是减少输入数据的大小。如果你正在使用大规模的数据集,则可以考虑使用降维方法,例如主成分分析(PCA),或者使用更小的子集进行模型拟合。
第二个解决方案是使用分布式计算框架,例如Apache Spark或Dask,这些框架可以在多台机器上并行运行,从而减少内存占用。
第三个解决方案是使用更加高效的算法或者进行算法优化。例如,可以使用随机梯度下降(SGD)算法,它只需要加载一小部分数据来更新模型参数。
最后,如果问题仍然存在,可以尝试增加计算机的内存或者使用云计算平台。
D:\code\myworld\lib\site-packages\requests\__init__.py:109: RequestsDependencyWarning: urllib3 (2.0.2) or chardet (None)/charset_normalizer (3.0.1) doesn't match a supported version! warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:/403/mywor
这个警告提示表明在使用`requests`模块时,其依赖的`urllib3`或`chardet`/`charset_normalizer`版本不匹配,不符合支持的版本要求。可以考虑升级或降级相应的依赖包来解决该问题。
具体而言,可以通过以下命令升级/降级`urllib3`和`chardet`/`charset_normalizer`:
```python
pip install urllib3==1.26.6 chardet==4.0.0 charset_normalizer==2.0.4
```
在上面的命令中,我们指定了`urllib3`的版本为`1.26.6`,`chardet`的版本为`4.0.0`,`charset_normalizer`的版本为`2.0.4`,可以根据实际情况进行修改。执行完命令后,再次运行程序即可。
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