Statsmodels零膨胀泊松模型拟合不收敛问题求助

背景 #

我正在用Python构建风险模型，目标变量是频率值（float类型），计算公式为freq = number of events/total exposition。数据集极度不平衡，约98%的目标值为0，符合零膨胀泊松分布特征。

已完成特征预处理：对分类特征进行独热编码（确保类别合理且相关），对数值特征进行缩放。

代码与报错 #

使用statsmodels的零膨胀泊松GLM拟合时始终无法收敛，代码如下：

from statsmodels.discrete.count_model import ZeroInflatedPoisson

model = ZeroInflatedPoisson(endog=y_train,
                            exog=X_train_prep,
                            exog_infl=X_train_prep)

modelzip = model.fit()
modelzip.summary()

报错信息：

ConvergenceWarning: Maximum Likelihood optimization failed to converge. Check mle_retvals

Warning: Maximum number of iterations has been exceeded.
         Current function value: 0.937949
         Iterations: 35
         Function evaluations: 37
         Gradient evaluations: 37

观察到的现象 #

• 查看模型摘要发现多数特征系数的p值显著，但使用statsmodels.discrete.count_model.GeneralizedPoisson类时同样出现收敛问题
• 使用statsmodels.api中的Poisson GLM无收敛问题，但这并非我需要的零膨胀模型

疑问 #

1. 为何仅statsmodels.discrete.count_model下的类出现该收敛问题？
2. statsmodels中是否有其他可用的零膨胀泊松类？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lídia Gusmão