Isso significa que sua matriz de design não é invertível e, portanto, não pode ser usada para desenvolver um modelo de regressão. Isso resulta de colunas linearmente dependentes, ou seja, variáveis fortemente correlacionadas. Examine a covariância (ou correlação) aos pares de suas variáveis para investigar se há alguma variável que possa ser potencialmente removida. Você está procurando covariâncias (ou correlações) >> 0. Como alternativa, você provavelmente pode automatizar essa seleção de variáveis usando uma regressão passo a frente.
Isso também pode resultar de ter mais variáveis do que observações; nesse caso, sua matriz de design provavelmente não está na classificação completa. Isso é um pouco mais difícil de corrigir, mas existem maneiras. Acredito que a regressão do laço funcione bem quando os dados são "mais amplos" do que "longos".
Lembre-se: se você decidir tentar o laço ou a seleção gradual, você estará fazendo muito mais (em termos de seleção de variáveis) do que apenas lidar com a multicolinearidade.