Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末老师帮.py", line 15, in <module> y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\scipy\stats\_distn_infrastructure.py", line 3357, in rvs return super().rvs(*args, **kwargs) File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\scipy\stats\_distn_infrastructure.py", line 1028, in rvs args, loc, scale, size = self._parse_args_rvs(*args, **kwds) File "<string>", line 6, in _parse_args_rvs File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\scipy\stats\_distn_infrastructure.py", line 909, in _argcheck_rvs raise ValueError("size does not match the broadcast shape of " ValueError: size does not match the broadcast shape of the parameters. 10000000, (1, 10000000), (10000000, 1)

这是一个 Python 的报错信息，看起来是在使用 scipy 库中的 binom.rvs 函数时出现了问题。错误信息中提到参数的形状不匹配，可能是在调用 binom.rvs 函数时传递的参数有误。建议检查调用该函数时传递的参数是否正确，并且确保它们的形状匹配。可以尝试调整参数的形状或者传递正确的参数来解决这个问题。

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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。

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

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。