Python PyCharm中的错误，但不是Jupyter实验室：numpy.linalg.linalgeror:SVD未在线性最小二乘中收敛

我想比较回归模型。CatBoostRegressor、DecisionTreeRegressor和RandomForestRegressor都可以正常工作。 LinearRelation有问题：在带有

model3.fit（）

的行中出现错误消息：

raise LinAlgError("SVD did not converge in Linear Least Squares")
numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares

这个错误只发生在PyCharm，而不是Jupyter实验室。我也很困惑，因为我在这一行中没有使用numpy。 这是什么意思

这是我的代码：

model3 = LinearRegression()

# training model3
model3.fit(
    X_train_ns_m3.drop(['PARCEL','address'], axis=1),
    y_train_ns_m3)

---

错误可能与您的数据有关，因此更改数据可能会解决问题。您自己没有使用NumPy，但是

model3.fit

正在内部调用NumPy。如果您感到好奇，请参阅线性回归的解释。您将看到，找到线性回归的一种方法是通过奇异值分解（SVD），这似乎是

model.fit

所使用的方法。请注意，错误之后出现的任何代码都与问题无关（从未执行），因此不应包括在此处，因为它只会造成不必要的混乱（编辑掉）@darcamo：当问题是我的数据（顺便说一句，没有inf或NaN值）时，为什么它在jupyter实验室工作，而在PyCharm中不工作？我没有一个精确的答案。可能您在PyCharm和JupyterLab中使用了不同的环境，并且由于精度或其他原因，SVD被认为在一个环境中收敛，但在另一个环境中不收敛。关键是，您的代码和PyCharm都没有问题（但是请检查PyCharm和JupylerLab是否使用不同的环境）。从问题中的信息，我只能得出结论，这是由于数据，使用不同的数据可以解决问题。@darcamo:PyCharm和JupyterLab中的环境似乎是一样的。它都是“Python3.8”，具有相同的包。现在我在一个新的.py文件中复制了完整的Model3，它在PyCharm中工作。我完全被这搞糊涂了。模型1和模型2是否可能是此错误的原因？