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파이썬으로 코딩을 하던 중 제목과 같은 오류가 발생했다. 이번 오류는 파이썬의 형변환을 통해 해결 할 수 있다. 먼저 코드는 이렇다 for k in range(how): tool=input(str(k+1)+"번째 예약의 이름을 정확하게 입력하세요: ") #입력을 받음 toolBox=[] #tool에서 입력받은 것을 저장하기 위한 변수 tool=tool.replace(" ","") #정확도를 위해 입력받은 후 공백제거 book(person, tool, phone) #book 함수로 이동 toolBox.append(tool) #toolBox 리스트에 tool추가 print(person+"님의"+toolBox+"예약이 완료됐습니다") 실행을 하면... TypeError: can only concatenate ..

이제 버튼을 누르면 해당 버튼의 숫자가 증가/감소하고 숫자의 합계가 나오는 기능을 구현해보자 먼저 UserControl1.cs에 다음과 같은 내용을 넣어주자 private void btn_MouseUp(object sender, MouseEventArgs e) { MouseEventArgs me = (MouseEventArgs)e; //마우스 이벤트 Button btn = sender as Button; if (me.Button == MouseButtons.Left) //클릭한 버튼이 마우스 왼쪽 버튼이면 실행할 코드들 { int val = Convert.ToInt32(btn.Text) + 1; //각 버튼들의 숫자값을 1씩 증가시킨다 btn.Text = val.ToString(); int hap = C..

오늘은 설문조사 결과산출 프로그램의 아주 기본적인 기능을 만들거다. 필자가 만들었던 프로토타입의 형태이며 사실 이것만 완성해도 꽤 쓸만하다 프로그램의 전체적인 그림을 설명하면 이런식으로 응답한 하나의 설문지에 대해 이런식으로 문항별 응답 횟수를 기록하는 프로그램이다. 실제로 만들었던 프로토타입이고 사진과 최대한 비슷하게 다시 만들어볼 것이다. 먼저 사용할 드라이브에 폴더를 하나 만들어준다 필자의 경우 D드라이브에 'NewSurveyTool'이라는 폴더를 만들었다. 이제 visualstudio를 실행하고 파일=>새로만들기=>프로젝트 를 눌러주자 이름은 내가 하고싶은대로 아무거나 상관없다 위치는 아까 만들었던 폴더의 위치로 지정 해 주면 된다 이제 화면을 구성해야 한다. 대부분의 설문조사지는 [매우 그렇지 ..

필자는 사회복무요원으로 복무중인데 가끔 설문조사 결과를 산출해야 하는 업무가 주어진다 구글폼과 같은 온라인으로 설문조사를 받으면 굳이 결과를 산출할 필요가 없지만 근무하는 곳의 이용자층이 어린이부터 어르신들까지 다양하다보니 종이로 받을 때가 많다. 문제는 설문지가 한두장이 아니다보니 수기로 결과산출하기에는 귀찮은 점도 많고 헷갈린다는점... 그래서 윈폼을 사용하여 설문조사 결과를 산출하는 프로그램을 만들었다. 실제 쓰면서 만족도도 높았고 소집해제 후에도 기관에서 유용하게 쓰이지 않을까 싶다. 이미 작년초에 프로토타입을 완성하고 봄에 제작을 끝내 사용하고 있어서 새로 만들지, 기존에 만들었던걸 보여주면서 올릴지 생각중이지만 따라서 만들어보고 싶다면 Visual Studio를 미리 깔아두자

인공지능의 성능을 끌어올리기 위해 시도 해 볼만한 것 중 Ensemble 기법이 있다. Ensemble는 여러가지 모델을 합쳐서 사용하는 것인데 그 중 voting에 대해 알아보자 Voting은 쉽게 말해 다수결의 원칙을 따르는 것이다. 여러가지 학습기가 학습을 하고 결과를 도출하면 그 결과물들 중에서 최종 선택을 하는 것이다 보팅은 하드보팅(hard vote)과 소프트보팅 (soft vote)2가지로 나뉘는데 사실 하드보팅이 앞서말한 다수결의 원칙과 제일 유사하다. 하드보팅은 분류기가 예측한 값들 중 가장 많이 예측한 값으로 최종결정을 내린다 예를들어 특정문제에 대해 a 모델은 1, b 모델은 0, c 모델은 1로 예측을 했다면 최종 예측은 1이 되는 것이다 소프트보팅은 확률의 평균을 구하고 확률이 높..

LG Aimers 2기 Phase2 과제 진행 중 기본모델인 Randomforest를 xgboost로 바꾸려고 했다. xgb = MultiOutputRegressor(xgb.XGBRegressor(파라미터 입력) ).fit(train_x, train_y) 위와 같이 모델을 설정하고 피팅을 했는데.. 아래와 같이 y must have at least two dimensions for multi-output regression but has only one. 이런 오류가 발생한다.. 해결방법은 의외로 간단하다 y는 최소 2차원이어야 하는데 1차원인 데이터를 가지고 실행해서 발생한 오류이다 y.reshape(-1, 1) 을 추가하여 차원을 늘려주면 해결된다 참고로 pandas series는 reshape를 지..