Unable to fit model using “lrm.fit”R语言使用logistic回归时

当初笔者遇到这个错误时上网搜了常见办法
就是在lrm后面加参数

“tol=1e-9”

或者加

maxit=1000

详情点击链接：解决方案
相信到这里大部分同学的问题都解决了，但笔者仍然报这个错误，接着我怀疑是我放的维度太多了，毕竟我放了80个左右的维度：
sex+se_54+se_53+se_52+se_51+se_50+se_49+se_48+se_47+se_46+se_45+se_44+se_43+se_42+se_41+se_40+se_39+se_38+se_37+se_36+se_35+se_34+se_33+se_32+se_31+se_30+se_29+se_28+se_27+se_26+se_25+se_24+se_23+se_22+se_21+se_20+se_19+se_18+se_17+se_16+se_15+se_14+se_13+se_12+se_11+se_10+se_9+se_8+se_7+se_6+se_5+se_4+se_3+se_2+se_1+oca_1+oca_2+oca_3+pay_1+pay_2+pay_3+pay_4+pay_5+pay_6+pay_7+pay_8+pay_9+pay_10+pay_11+pay_12+pay_13+pay_14+pay_15+pay_16+pay_17+age_1+age_2+age_3+age_4+age_5
就是上面那么多，不过都是多分类的虚变量。
实在没办法找不出错误，我就一个一个往里加维度，一个一个实验。我从sex开始一直加变量，之前一直没报错，直到加到se_34的时候出现了报错，把se_34去掉，放se_33的时候，报错消失了。到这里我怀疑是数据集出现了问题，可能是se_34的数据出现了全0或者全1的情况，然后我去看了一下se_34的分类，果然这个分类只有一个1，还被分到了测试集里面，训练集里面是全0，于是我跳过这个维度，再将我这80多个维度输入，就没有报错了。
所以问题还没解决的同学可以看看是不是数据集的问题。
笔者写下这困扰了我两个小时的报错记录一下，希望能帮到你。