在使用条件logistic回归时遇到“not concave”和收敛问题通常意味着目标函数（在这个情况下是似然函数）不是凹函数，这可能导致算法难以找到全局最优解。此外，“达到最大迭代次数后提示convergence not achieved”表明优化过程可能卡在一个局部最小值或鞍点上。
这个问题的常见原因包括：
1. **数据问题**：如果模型中包含高度共线性的特征，或者分类变量编码不当（例如，类别过多），这都可能导致似然函数变得复杂且非凹。
2. **参数初始化**：优化算法对初始参数敏感。糟糕的初始化可能会导致它陷入局部最优解。
3. **模型复杂度过高或过低**：如果模型过于复杂（如包含太多交互项）或太简单以至于无法捕捉数据中的模式，都可能引发此类问题。
解决策略包括：
1. **特征工程**：检查并处理高度相关的变量。考虑使用主成分分析（PCA）或其他降维技术来减少共线性。
2. **增加正则化**：通过L1或L2正则化惩罚较大的系数值，可以帮助模型更平滑且可能更容易收敛。
3. **调整优化算法**：尝试不同的优化器或者修改现有优化器的参数。例如，增加迭代次数、改变学习率或使用二阶方法如牛顿-拉夫逊法等。
4. **改进初始化**：如果你有先验知识关于模型系数的大致范围，可以用于指导初始值的选择。
5. **数据子集训练**：在处理大型数据集时，尝试在较小的随机样本上训练模型以减少复杂性。
最后，请确保你使用的软件或库支持你所采取的所有修改。有时候，特定的问题可能需要更专业的统计知识或者定制化的解决方案才能解决。如果问题持续存在，考虑咨询领域内的专家或使用专门的数据科学论坛寻求更具体的建议和帮助。
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