在statsmodels中拟合GLM模型时SVD错误

Question

我想在波士顿数据集上拟合高斯GLM逆模型。但是，该方法似乎无法收敛。

删除一些列可以解决此问题，但是我不明白为什么它不能在完整的数据集上使用（因为数据是完整排名的）。

import statsmodels.api as sm
from sklearn.datasets import load_boston

boston_dataset = load_boston()
model = sm.GLM(endog=boston_dataset.target, exog=boston_dataset.data,
               family=sm.families.InverseGaussian(link=sm.genmod.families.links.inverse_squared))
result = model.fit() # throws numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares

有什么办法适合模型吗？