\begin{align} \hspace*{-\mathindent} \tau (t) = {\gamma _1}{(\zeta )^{ - 1}}\left[ {\ddot \zeta _1^d(t) + \Gamma \dot e - {\pi _1}(\zeta ) - {\pi _2}(\zeta ) - U}. \right \end{align}

根据你提供的公式，我发现有一个错误导致"Missing delimiter"错误。在你的公式中，`\right`后面缺少了一个右括号 `)`。

修正后的代码如下所示：

\begin{align}
\hspace*{-\mathindent}
\tau (t) = {\gamma _1}{(\zeta )^{ - 1}}\left[ {\ddot \zeta _1^d(t) + \Gamma \dot e - {\pi _1}(\zeta ) - {\pi _2}(\zeta ) - U} \right].
\end{align}

这样就会解决"Missing delimiter"错误。注意到我添加了一个右括号 `)` 来与左括号 `[` 成对出现。

希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

# 得到模型的预测值 forecast = stepwise_model.predict_in_sample() # 计算标准化残差 standardized_resid = (model_resid - forecast) / AGresult.conditional_volatility resid_lb = acorr_ljungbox(standardized_resid, lags=10) # 残差序列的自相关图和偏自相关图 fig, ax = plt.subplots(nrows=2, figsize=(10, 8)) fig.subplots_adjust(hspace=0.5) ax[0].plot(resid_lb) ax[0].set_title('Residuals of ARIMA-GARCH Model') ax[1] = plot_acf(resid_lb, ax=ax[1], lags=10) plt.show()问题在哪怎么改

根据你提供的代码和错误信息，可以看出问题出在这段代码中：

ax[0].plot(resid_lb)
ax[0].set_title('Residuals of ARIMA-GARCH Model')
ax[1] = plot_acf(resid_lb, ax=ax[1], lags=10)

其中 `resid_lb` 是使用 `acorr_ljungbox` 函数计算的残差序列的统计量，但是这里的 `plot_acf` 函数需要的是一个时间序列的数据，因此需要把 `resid_lb` 转换成一个时间序列的数据。

可以尝试把 `resid_lb` 替换为 `standardized_resid`，即：

ax[0].plot(standardized_resid)
ax[0].set_title('Residuals of ARIMA-GARCH Model')
ax[1] = plot_acf(standardized_resid, ax=ax[1], lags=10)

这样就可以把标准化残差作为时间序列数据进行自相关图和偏自相关图的绘制了。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

在你的代码中，你正在尝试从 `train_data` 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 `train_data` 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 `RandomForestClassifier` 来进行预测。请将以下代码：

y_pred_train1 = train_data.predict(train_X)
y_pred_test1 = train_data.predict(test_X)

更改为：

# 定义随机森林分类器对象
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)

# 在训练数据上拟合分类器
rfc.fit(train_X, train_y)

# 在训练集和测试集上进行预测
y_pred_train1 = rfc.predict(train_X)
y_pred_test1 = rfc.predict(test_X)

这将使用你之前定义的随机森林分类器对象 `rfc` 来进行预测。同时，你需要使用 `rfc.fit(train_X, train_y)` 在训练数据上拟合分类器，然后使用 `rfc.predict(train_X)` 和 `rfc.predict(test_X)` 在训练集和测试集上进行预测。