slinear结构元模型的偏导数检查出错

这个问题可能与slinear结构元模型在变量相关性方面的一些限制有关。可以通过以下两种方法来解决该问题：

1. 尝试在变量之间添加一些噪声，使它们更加独立。这可以通过使用sklearn中的preprocessing模块中的函数来实现。例如，可以使用scale函数进行标准化，或者使用normalize函数进行归一化。

示例代码：

from sklearn.preprocessing import scale

x = scale(x) # 标准化x

2. 尝试使用其他类型的元模型，例如kriging或RBF。这些模型可能更适合您的问题，因为它们不太限制变量之间的相关性。

示例代码：

from smt.surrogate_models import KRG

sm = KRG(theta0=[1e-2] * 8,print_prediction = True) # 使用Kriging元模型
sm.set_training_values(x, y)
sm.train()

如果以上两种方法都无法解决问题，那么可能需要重新检查数据和元模型的设置，以查看是否有其他特定的问题。