pythonsvd内存不足_python - 使用stastmodels的WLS时出错：SVD未收敛 - 堆栈内存溢出

我已经在statsmodels中使用WLS(加权最小二乘回归)编写了用于级联提升分类器的算法，并且能够成功运行几次。 我用了几百张图片，一切都很好。

但是，我现在使用它来训练大约4000张图像中的模型。 现在出现以下错误：

MKL ERROR: Parameter 4 was incorrect on entry to DLASCL.

Traceback (most recent call last):

File "C:\Users\app\Documents\Python Scripts\gbc_carclassify.py", line 95, in

gentlebooster.train(X_train,y_train,100)

File "C:\Users\app\Documents\Python Scripts\gentleboost_c_class.py", line 103, in train

temp_g = sm.WLS(y1, self.X, w).fit() # Step 2(a)(ii)

File "C:\Users\app\Anaconda\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 127, in fit

self.pinv_wexog = pinv_wexog = np.linalg.pinv(self.wexog)

File "C:\Users\app\Anaconda\lib\site-packages\numpy\linalg\linalg.py", line 1574, in pinv

u, s, vt = svd(a, 0)

File "C:\Users\app\Anaconda\lib\site-packages\numpy\linalg\linalg.py", line 1323, in svd

raise LinAlgError('SVD did not converge')

numpy.linalg.linalg.LinAlgError: SVD did not converge

可能是什么原因？ 我之前没有看到此消息：

MKL ERROR: Parameter 4 was incorrect on entry to DLASCL.

似乎错误是由以下行引起的：

temp_g = sm.WLS(y1, self.X, w).fit()