彩票可以用python機器學習來預測嗎? – PCNow | 台灣彩券分店資訊
2020年4月20日—3.建立模型:我們考慮到雙色球的開獎號是一個時間序列,為了防止機器學習在訓練過程中出現梯度爆炸或者梯度消失,所以我們要用LSTM模型,
機器學習正在向平民化中發展,越來越多的人對它有所瞭解,包括大多數彩民也一樣,但是對於彩民這部分人羣來講,掌握機器學習的水平都不夠深入,因為涉到高深的數學算法等等問題。但是彩民一直想通過機器學習來預測彩票的開獎號碼,畢竟機器學習是相對比較前沿的科學技術,用在彩票上面可能會有預想不到的結果呢。
下面我就以雙色球為例,通過機器學習建立模型進行預測開獎號碼的流程分析一回,以下僅代表個人觀點。
預測模型的流程主要分成幾個步驟:準備數據——數據處理——建立模型——訓練模型——驗證模型——應用模型。
準備數據:雙色球歷史開獎數據作為原始的樣本數據,通過python腳本程序去採集所有開獎數據並保存到表格裏,方便下一步的提取。如下圖所示2.數據處理:在處理之前通常對原數據進行詳細的分析,再確定建立的模型,一般使用迴歸模型或者分類模型,我們知道雙色球的號碼之間是非線性函數關係的,那麼迴歸模型的話,擬合的效果肯定是非常差的。所以本次採用了分類模型。對開獎數據進行預處理,將所有的號碼都除以5,然後取各自的餘數,不清楚的話可以看一下我前面的文章,通過五行分析彩票。這樣做的目的就是將雙色球轉化成一個6個5選1型的“彩票”,所以實際上就是一個分類的問題,從0-4這5個數字選一下作為下期的“號碼”,見下圖W1到W7這7列,轉化的公式上面也有。
同時為了電腦程序更好的進行機器學習,我們還要對0-4這5個號碼轉化成one hot的 類型,就是轉成一個二進制的數據,只有0 -1。同時要把數據分切成輸入輸出數據,就是一堆X,和一堆的Y。
3.建立模型:我們考慮到雙色球的開獎號是一個時間序列,為了防止機器學習在訓練過程中出現梯度爆炸或者梯度消失,所以我們要用LSTM(長短期記憶)模型,模型的創建,是基於tensorflow 框架,此模型是針對定位球預測,不是對6個球哦。其實訓練6次就是6個球了。
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