奇异矩阵报错处理numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix

在对numpy的矩阵用 np.linalg.solve方法时报错

#原本代码
X =  np.linalg.solve(A, b)
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错误原因和处理方法

numpy.linalg.solve() 函数用于解决线性方程组，通常采用矩阵表示为 Ax = b，其中 A 是系数矩阵，x 是未知变量，b 是右侧的常数向量。然而，当你遇到 numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix" 错误时，它通常表示矩阵 A 是奇异的，即不可逆，因此无法通过常规的线性方程求解方法来求解。
一种通用的解决方案是使用正则化技术。正则化可以帮助提高线性方程组的数值稳定性，尤其是当输入矩阵 A倾向于奇异的情况下。
我使用岭回归（Ridge Regression）来解决这个问题。岭回归是一种正则化线性回归的方法。

from sklearn.linear_model import Ridge

# 假设 A 是你的输入矩阵 A
# 假设 b 是你的右侧常数向量 b

# 设置岭回归的alpha参数，它控制了正则化的强度
alpha = 1.0

# 创建岭回归模型
ridge_model = Ridge(alpha=alpha, solver='cholesky')  # 选择求解器

# 拟合模型
ridge_model.fit(A, b)

# 获取解
X = ridge_model.coef_

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此外，需要设置合适的alpha参数，以控制正则化的强度。较大的alpha值会增加正则化强度，有助于解决奇异矩阵问题。不同的问题可能需要不同的alpha值，可以根据具体情况进行调整。