Python statsmodels.api Logit给出了一个错误

我正在尝试对数据进行Logit回归，但我遇到了一个问题，即每当我尝试拟合数据时，都会出现一个错误：

LinAlgError: Singular matrix

我不明白为什么会这样。我的数据帧中不全是0/1，但它只包含1的一小部分。以下是示例：

formula = 'wage ~ I( (33 > age) & (age >= 65) ) + I( (50 > age) & (age >= 33) ) + I( (65 > age) & (age >= 50) )' 
test = [0 for i in range(3000)]
test[256] = 1
df['wage'] = test
ft = smf.logit(formula=formula, data=df).fit(disp=0)

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我怎样才能摆脱这个？你没有办法不适合一个1百分比很小的模型。

你指定交互变量结果的方式真的很奇怪：

I（（33>年龄）和（年龄>=65））

：这将是所有的零，你不能有年龄<33岁和年龄>65岁，所以你不能适应这个

如果您将上述值设置为

I（（33>年龄）|（年龄>=65））

您的模型矩阵仍将是秩亏（即过度确定），因为您的三个预测值都是截距的线性组合

如果你没有截距，它可能会根据你有多少个正类而工作

有。在您的情况下，截取或响应为全零的类将是有问题的

如果你的目标是找出哪个班级与年龄组有正相关，考虑使用fisher.test

如果目的是预测。。我认为不平衡的数据无法解决这个问题