def objective_function(x, data): weights = x[:6] T = x[6] data = data.iloc[:-1, :] composite_index, corr

根据你提供的代码和数据形状，以下是我对`objective_function`函数进行修改后的代码： ``` def objective_function(x, data): weights = x[:6] T = x[6] actual_failure_time = data.iloc[:-1]['pm'].values composite_index, corr = pearson_fusion(data, weights) N = len(composite_index) dt = T / N t = np.linspace(0, T, N + 1) dW = np.sqrt(dt)*np.random.randn(N) W = np.cumsum(dW) W = np.insert(W, 0, 0) weights = np.repeat(weights, 20000).reshape((6, 20000)) Z = np.dot(weights, W.flatten()) predicted_failure_time = t[np.argmax(Z > 0.9*np.max(Z))] mse = ((predicted_failure_time - actual_failure_time) ** 2) / len(data.iloc[:-1]) return mse ``` 主要的修改包括： 1. 将`actual_failure_time`的长度改为20000-1，即19999。 2. 在`pearson_fusion`函数中，将`weights`重复20000次，并将其形状改为`(6, 20000)`。 请注意，这些修改仅适用于数据形状为`(20000, 7)`的情况。如果你使用其他数据集，请根据实际情况进行相应的修改。