R glm.fit:算法未收敛错误

我在下面尝试使用glm时出错，无法修复它？我怎样才能解决这个问题

setwd("C:/Users/ali.erkun/Desktop/524")
data<-read_excel("Take Home Dataset.xls")
attach(data)

L12M_LOAN_ACCEPT_2<-as.numeric(L12M_LOAN_ACCEPT)
#Zorlamadan dolayı ortaya çıkan NAs - we must omitt NAs
L12M_omitted<-na.omit(L12M_LOAN_ACCEPT_2)

summary(L12M_omitted)

data$L12M_LOAN_ACCEPT <-as.numeric(factor(ifelse(data$L12M_LOAN_ACCEPT == ".", 0,data$L12M_LOAN_ACCEPT)))

str(data)

fit <- glm(LABEL ~ ., family = binomial(link = "logit"), data = data, )

setwd（“C:/Users/ali.erkun/Desktop/524”）
数据很可能你可以用一个或多个预测变量将你的反应完美分离。请看和@John.G链接的那个。如果你的一个自变量完美地预测了结果，那么该预测因子的系数将无限增长（因此不会收敛）

有很多方法可以解决这个问题-提供了一个非常好的选项概述。
您可以在这里看到一个类似的问题及其答案：我怀疑存在一个离散变量（可能是高收入，女性，以前获得过贷款？），所有贷款申请都被接受。因此，如果每一位已经成功申请新贷款的客户在下一次接受新贷款的概率为1，则无需对其进行估计。如果工作类别为a的客户的贷款申请被系统地拒绝，也会产生同样的想法。在这里，您需要更好地理解您的数据和模型。