在进行回归分析时，如果使用相同的方法对不同的变量进行建模出现了问题，这可能由几个原因造成：
1. **数据质量问题**：新引入的变量可能存在缺失值、异常值或编码错误。这些都会影响模型的建立。
2. **共线性问题**：新的变量与模型中已有的其他自变量高度相关（即存在多重共线性）。这会使得回归分析无法确定各变量对因变量的具体贡献，导致系数估计不稳定。
3. **数据分布不满足假设**：不同的变量可能具有不同的数据分布特性。例如，如果新加入的变量是分类变量而你的模型假定的是连续型变量，则可能会出现无法进行回归的情况。
4. **算法限制**：某些回归方法对数据有特定的要求或假设。比如，线性回归假设因变量与自变量间存在线性关系；对于非线性的数据分布，如果直接使用可能就无法得到有效的模型。
5. **计算资源问题**：如果是大规模的数据集，在引入新的、高维的特征后，可能导致算法的计算复杂度过高，超出计算机处理能力。
6. **初始化或参数设置**：在某些情况下，模型的初始化值或特定参数（如学习率）的选择不当也可能导致训练失败或者收敛异常。
针对这些问题，你可以尝试以下方法来诊断和解决问题：
- 检查数据质量，处理缺失值、异常值。
- 使用相关性矩阵检查变量间的共线性，并根据需要进行变量选择或变换。
- 确认模型的假设是否被满足，如果必要的话，考虑使用非参数或半参数的方法。
- 调整算法参数或尝试不同的初始化方法。
- 对于高维特征，可以采用降维技术（如PCA）来减少计算负担。
希望这能帮助你解决遇到的问题！如果有更具体的情况描述，或许还能提供更针对性的建议。
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已经放弃用这个，换别的路径了
