如何使用 statsmodel 解决线性回归中的多重共线性？

Question

执行 OLS 后得到以下结果：

我不明白为什么会出现多重共线性错误。我提到了这个这个和这个。我的来源是单热编码的，所以我放弃了其中之一。同样，对于 Test_source。有 3 种相关架构 - Bart、Peg 和 Human。所以我也放弃了人类专栏。没有其他相关专栏，所以我不明白我做错了什么。请帮忙！

样本数据：

Sr.N| Num_of_texts| Length_of_Sentence| Cross_Domain| Repetition| Bart| Pegasus| Source_Xsum| Test_src_RCT| Test_src_Reddit| Test_src_SP| Test_src_Xsum|
    
1     11332.0        56.0                0.0          112.0        1    0         0             0              0                0           1
2     11332.0        16.0                0.0.         10.0         1    0         1             0              0                0           1
3     13368.0        40.0                0.0          78.0         0    1         0             0              0                0           0
4     13368.0        47.0                0.0          3.0          0    0         0             0              0                0           0
5     13368.0        63.0                0.0          8.0          0    0         0             0              0                0           0
6     6440.0         53.0                1.0          204.0        0    1         0             0              0                1           0
7     31091.0        17.0                1.0          24.0         0    1         1             0              1                0           0
8     6440.0         14.0                1.0          743.0        1    0         1             0              0                1           0
9     11332.0        12.0                0.0          2.0          0    0.        1             0              0                0           1
10    25146.0        26.0                1.0          141.0        0    1         0             0              1                0           0
11    13368.0        25.0                0.0          2.0          0    1         1             0              0                0           0
12    31091.0        46.0                1.0          13.0         0    1         1             0              1                0           0
13    11332.0        29.0                0.0          29.0         1    0         1             0              0                0           1