Python 如何绕过此错误消息：lbfgs未能收敛（状态=1）：停止：达到限制的迭代总数

我目前正在与scikit图书馆、Pickle和Pandas合作。我正在编辑我的csv文件，分析它并将其上载到PKL文件。当我运行我的方法时，总是会收到一条错误消息：

C:\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py:765: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  extra_warning_msg=_LOGISTIC_SOLVER_CONVERGENCE_MSG)

我知道这不是Python特有的问题，但与我正在使用的scikit库有关。我还增加了max_iter参数的值：

log_eg = LogisticRegression(solver='lbfgs', class_weight='balanced', max_iter= 1000)

是否有其他方法可以绕过此错误消息？我怎样才能避开这个错误消息

这意味着什么

Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  extra_warning_msg=_LOGISTIC_SOLVER_CONVERGENCE_MSG)

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可以更改逻辑回归中使用的解算器，请选中。也许如果你使用另一个解算器，它会收敛得更快。@PaulSnopov我会试试。谢谢。