Получение LinAlgError: SVD не сходился с ошибкой в sm.OLS.fit () только при первом запуске. Во втором прогоне тот же код выполняется без каких-либо изменений данных и кода. Уже опробованные решения StakeOverFlow - скорее всего, в данных есть nans, вы можете добавить missing = 'drop' при создании модели sm.OLS (y, X, missing = 'drop'). Другой возможностью могут быть проблемы с dtypes, попробуйте использовать X.astype (float). Но результат тот же. ... Также опробовал еще одно решение STOFLOW df_train = df_train.replace (np.inf, np.nan) .replace (-np.inf, np.nan) .dropna () ... Но никаких улучшений ... Применение .isnull (). sum () возвращает 0 для X, y .... Это означает, что в данных нет NaN .... Пожалуйста, сообщите